双注意力循环卷积提升显著性目标检测精度

"双注意力循环卷积显著性目标检测算法是一种针对机器视觉领域的显著性目标检测技术，旨在解决现有算法中的显著区域检测不均和边缘模糊问题。该算法结合了像素间-通道间的双注意力模块和循环卷积模块，通过在U-Net全卷积神经网络中进行特征预处理和后处理，提升检测性能和边缘表示清晰度。实验结果显示，该算法在多个公开数据集上的表现优于其他相关算法，能够更准确地突出显著区域并细化边缘。" 在机器视觉领域，显著性目标检测是一项重要的任务，它涉及到识别图像中最为突出或吸引人注意的物体或区域。这项技术有着广泛的应用，如图像理解、视频分析、人机交互等。现有的显著性目标检测算法往往存在显著区域检测不均匀和边缘模糊的局限，这会影响算法的准确性和鲁棒性。 本文提出的双注意力循环卷积显著性目标检测算法创新性地融合了两种机制：注意力机制和循环卷积。注意力机制是一种模仿人类视觉系统的策略，能够强调图像中关键部分而忽略背景噪声。在此算法中，引入了像素间-通道间的双注意力模块，这允许网络同时考虑像素级别的相互作用和不同通道特征的重要性。这种双重视角的处理方式有助于减少噪声干扰，增强特征的表达能力，从而改善显著区域的检测性能。 循环卷积网络（Recurrent Convolutional Network）则用于处理时间序列数据或需要上下文信息的任务。在这里，循环卷积被用在骨干网络的后端，目的是将最终的预测图与底层卷积层的特征相结合，以此来提升预测区域边缘的定义。通过这样的设计，算法可以利用历史信息增强当前预测，使得边缘表示更加清晰，进一步提高检测的精确度。 在实验部分，该算法在三个公开的数据集上进行了验证，并与若干相关算法进行了比较。实验结果证实，双注意力循环卷积算法在均匀突出显著区域和细化边缘方面表现出色，表明了其在显著性目标检测领域的优越性。该工作的贡献在于提供了一种新的优化策略，有望推动机器视觉领域的显著性目标检测技术的进一步发展。