U²Net-based Single-pixel Imaging Salient Object Detection

Leihong Zhang; Zimin Shen; Weihong Lin; Dawei Zhang

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자료유형: 학술저널

저자정보: Leihong Zhang (University of Shanghai for Science and Technology) Zimin Shen (University of Shanghai for Science and Technology) Weihong Lin (University of Shanghai for Science and Technology) Dawei Zhang (University of Shanghai for Science and Technology)

저널정보: 한국광학회 Current Optics and Photonics Current Optics and Photonics Vol.6 No.5

발행연도: 2022.10

수록면: 463 - 472 (10page)

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At certain wavelengths, single-pixel imaging is considered to be a solution that can achieve high quality imaging and also reduce costs. However, achieving imaging of complex scenes is an overhead-intensive process for single-pixel imaging systems, so low efficiency and high consumption are the biggest obstacles to their practical application. Improving efficiency to reduce overhead is the solution to this problem. Salient object detection is usually used as a pre-processing step in computer vision tasks, mimicking human functions in complex natural scenes, to reduce overhead and improve efficiency by focusing on regions with a large amount of information. Therefore, in this paper, we explore the implementation of salient object detection based on single-pixel imaging after a single pixel, and propose a scheme to reconstruct images based on Fourier bases and use U2Net models for salient object detection.

#Fourier transform #Salient object detection #Single-pixel imaging

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Leihong Zhang

소속기관 University of Shanghai for Science and Technology

주요연구분야 자연과학 > 물리학

논문수 7 이용수 27

Zimin Shen

소속기관 University of Shanghai for Science and Technology

주요연구분야 자연과학 > 물리학

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Weihong Lin

소속기관 University of Shanghai for Science and Technology

주요연구분야 자연과학 > 물리학

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Dawei Zhang

소속기관 University of Shanghai for Science and Technology

주요연구분야 자연과학 > 물리학

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