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显著性目标检测是获取图像中视觉显著目标的任务,它是计算机视觉及相关研究领域的重要内容。当前在复杂的自然场景下基于深度学习的算法依然存在特征学习不足和检测错误率较高的问题,因此提出一种新颖的基于多特征融合的显著性目标检测算法。以HDHF(hybrid deep and handcrafted feature)模型的预测显著图作为特征,融合全局像素的深度特征。此外,利用显著性提名获取候选目标的位置,并在各候选目标中添加中心先验。在全卷积神经网络中,利用前向传播算法最终预测得到像素级的显著性目标。在四个包含多个显著性目标和复杂背景的图像数据集上进行验证,实验结果表明,该算法有效地提高了复杂场景下显著性目标的检测精度,尤其是在背景复杂的图像上具有较优的检测效果。 相似文献
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介绍了塑料厂包装生产线的现状,分析了自动包装生产线在生产过程中遇到的生产瓶颈问题,从满足生产需要出发实施技术改造,通过改造计量、供袋等机构,大幅度提高了包装线的产能。通过缝合单元的改造,解决了高洁净度电缆料的双层自动包装问题。整条生产线的产能由80 0袋/h提高到近12 0 0袋/h。 相似文献
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