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視覺是人類感知世界的重要途徑之一。視頻顯著性檢測(cè)旨在通過計(jì)算杌模擬人類的視覺注意杌制，智能地檢測(cè)岀視頻中的顯著性物體。目前，基于傳統(tǒng)方法的視頻顯著性檢測(cè)已經(jīng)達(dá)到一定的水平，但是在時(shí)空信息一致性利用方面仍不能令人滿意。因此，文中提出了一種基于全時(shí)序卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻顯著性檢測(cè)方法。首先，利用全時(shí)序卷積對(duì)輸入視頻進(jìn)行空間信息和時(shí)間信息的時(shí)空特征提取;然后，利用3D池化層進(jìn)行降維;其次，在解碼層中用3D反卷積和3D上采樣對(duì)前端特征進(jìn)行解馬;最后，通過把時(shí)空信息有機(jī)地提取與融合，來有效地提升顯著圖的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法在3個(gè)廣泛使用的視頻顯著性檢測(cè)數(shù)據(jù)集ω DAVIS，F(xiàn)BMS， Seg track）上的性能優(yōu)于當(dāng)前主流的視頻顯著性檢測(cè)方法。
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