視覺顯著性檢測（Visual saliency detection）相關概念
視覺顯著性檢測(Visual saliency detection)指通過智能算法模擬人的視覺特點，提取圖像中的顯著區域(即人類感興趣的區域)。 視覺注意機制(Visual Attention Mechanism，VA)，即面對一個場景時，人類自動地對感興趣區域進行處理而選擇性地忽略不感興趣區域 ...
原文：視頻顯著性檢測-----Predicting Video Saliency using Object-to-Motion CNN and Two-layer Convolutional LSTM
幀內顯著性檢測： 將卷積網絡的多層特征進行組合通過unsampling 得到粗顯著性預測 幀間顯著性檢測： 粗檢測結果 新卷積網絡的特征圖，最后 之前卷積網絡的卷積特征輸入到LSTM中 進行預測。。 視頻目標分割： https: www.jiqizhixin.com articles ...
2017-12-04 16:45 3 1460 推薦指數：
相關推薦
視覺顯著性簡介 Saliency Detection
內容轉移到博客文章系列：顯著性檢測 1.簡介 視覺顯著性包括從下而上和從上往下兩種機制。從下而上也可以認為是數據驅動，即圖像本身對人的吸引，從上而下則是在人意識控制下對圖像進行注意。科研主要做的是從下而上的視覺顯著性，而從上而下的視覺顯著性由於對人的大腦結構作用了解還很膚淺，無法深刻的揭示作用 ...
顯著性檢測(saliency detection)評價指標之KL散度距離Matlab代碼實現
步驟1：先定義KLdiv函數： function score = KLdiv(saliencyMap, fixationMap) % saliencyMap is the saliency map % fixationMap is the human fixation map map1 ...
顯著性檢測：'Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking'論文總結
對顯著性檢測的一些了解： 一般認為，良好的顯著性檢測模型應至少滿足以下三個標准： 1）良好的檢測：丟失實際顯著區域的可能性以及將背景錯誤地標記為顯著區域應該是低的； 2）高分辨率：顯著圖應該具有高分辨率或全分辨率以准確定位突出物體並保留原始圖像信息； 3）計算效率：作為其他復雜過程的前端 ...
顯著性檢測(saliency detection)評價指標之sAUC（shuffled AUC）的Matlab代碼實現
AUC_shuffled.m function [score,tp,fp] = AUC_shuffled(saliencyMap, fixationMap, otherMap, Nsplits, stepSize, toPlot) % saliencyMap is the saliency ...
關於圖像的顯著性檢測
圖像顯著性檢測-Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking 顯著性檢測是很多計算機處理的預處理，有限的計算機資源來處理數以億計的圖片，不僅耗資巨大，而且往往時間復雜度高。 那么如果說將這些資源 ...
顯著性檢測(saliency detection)評價指標之NSS的Matlab代碼實現
calcNSSscore.m function [ score ] = calcNSSscore( salMap, eyeMap ) %calcNSSscore Calculate NSS s ...
【顯著性檢測】Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking
Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking https://www.yuque.com/lart/papers 本文不是按照之前的論文那樣, 考慮顯著性目標與背景之間的對比度, 而是通過使用流形排序方法, 來使用前景 ...