声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：31-1289/TP
国际刊号：1000-3428
发布日期:
作者：蔡凯, 李新福, 田学东
单位：河北大学 网络空间安全与计算机学院, 河北 保定 071000
关键词：3D内容生成,显著性检测,显著图,全卷积网络,条件随机场
基金：河北省高等学校科学技术研究重点项目（ZD2017208，ZD2017209）。
由于在某些特殊场景中获取深度线索的难度较高，使得已有3D内容生成方法的应用受到限制。为此，以显著图代替深度图进行2D-3D转换，提出一种3D内容生成方法。使用全卷积网络（FCN）生成粗糙的显著图，通过条件随机场对FCN的输出结果进行优化。实验结果表明，该方法可以解决现有方法中因使用低等级特征进行视觉注意力分析而导致显著图质量不高的问题，且能够生成具有良好视觉效果的3D内容。
来源：2020年第4期
《计算机工程》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。