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視覺是人類感知世界的重要途徑之一。視頻顯著性檢測旨在通過計算杌模擬人類的視覺注意杌制，智能地檢測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已經(jīng)達到一定的水平，但是在時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序卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻顯著性檢測方法。首先，利用全時序卷積對輸入視頻進行空間信息和時間信息的時空特征提取;然后，利用3D池化層進行降維;其次，在解碼層中用3D反卷積和3D上采樣對前端特征進行解馬;最后，通過把時空信息有機地提取與融合，來有效地提升顯著圖的質(zhì)量。實驗結(jié)果表明，所提算法在3個廣泛使用的視頻顯著性檢測數(shù)據(jù)集ω DAVIS，F(xiàn)BMS， Seg track）上的性能優(yōu)于當前主流的視頻顯著性檢測方法。
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