基于深度學(xué)習(xí)的紅外視頻顯著性目標(biāo)檢測

摘要： 面對背景越來越復(fù)雜的海量紅外視頻圖像，傳統(tǒng)方法的顯著性目標(biāo)檢測性能不斷下降。為了提升紅外圖像的顯著性目標(biāo)檢測性能，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的紅外視頻顯著性目標(biāo)檢測模型。該模型主要由空間特征提取模塊、時(shí)間特征提取模塊、殘差連接塊以及像素級分類器4個(gè)模塊組成。首先利用空間特征提取模塊獲得空間特征，然后利用時(shí)間特征提取模塊獲得時(shí)間特征并實(shí)現(xiàn)時(shí)空一致性，最后將時(shí)空特征信息和由殘差連接塊連...