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发布时间:2023-02-10 23:56:31 作者:知网小编 来源:www.it54.cn
随着计算机技术的发展,采用计算机对图像进行识别和处理成为一个重要的发展趋势。 显著性检测的本质是特征提取。 由于具有强大的三维信息捕捉能力,光场数据为显著性检测算法提供了更为有力的支持。 但算法的能力取决于数据集构建的全面性、有效性、规模化和多样性,同时也取决于灵活高效的模型设计。 为了促进这一领域的发展,来自 大连理工 的研究人员构建了大规模的多功能数据集, 其中包含了102类目标、共4202个样本,可以有效支持基于RGB、RGB-D和光场数据的显著性检测算法 。 同时,研究人员还构建了 基于对焦信息流和RGB信息流的非对称架构 ,实现了高效的显著性检测算法,并可将对焦信息流上的知识迁移到RGB信息流子模型上,在移动端上也能实现高帧率的显著性检测。