Deep Saliency:Multi_Task Deep Neural Network Model for Salient object detection

摘要 重要的問題：如何以數據驅動的方式有效地建模顯著性對象的語義屬性。 提出了基於具有全局輸入（全原始圖像）和全局輸出（全顯着圖）的完全卷積神經網絡的多任務深度顯着性模型。 提出的顯著性模型採用數據驅動策略對潛在顯着性先驗信息進行編碼，然後建立多任務學習方案，探索顯著性檢測與語義圖像分割之間的內在相關性。通過這兩個相關任務的協作特徵學習，共享完全卷積層產生有效的物體感知特徵。 它能夠利用全卷積層捕

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