标题：基于显著性检测的图像单分类算法
作者：杨飚 李梓一
作者单位：北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室，北京 100144
关键字：深度学习；单分类；卷积神经网络；显著性检测
摘要：针对目前图像单分类的算法受复杂背景的干扰较大，背景中存在与待分类物体相似的特征，结合当前先进的显著性检测技术与图像单分类算法，提出了基于显著性检测的图像单分类算法。利用现在先进的金字塔特征提取网络，通过注意力机制对图像进行显著性检测，得到显著区域的掩膜图。将掩膜图与原图进行与操作，获得待分类目标。将处理得到的图片送入分类网络，利用ALOCC算法实现图像分类。实验表明，该方法在图像单分类上具有较好的效果，分类准确率得到提高。