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 ...
這篇文章目前發表在arxiv,日期: 。 這是一篇針對多種綜合性信息的視覺顯著性檢測的綜述文章。 注:有些名詞直接貼原文,是因為不翻譯更容易理解。也不會逐字逐句都翻譯,重要的肯定不會錯過 。我們的目的是理解文章思想,而不是為了翻譯而純粹翻譯。翻譯得不好,敬請包涵 歡迎同道中人QQ交流: abstract: 隨着采集技術 acquisition technology 的發展,許多綜合性信息 comp ...
2018-07-09 11:20 2 1612 推薦指數:
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 ...
相關鏈接 論文地址:https://arxiv.org/abs/1904.08189 代碼鏈接:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 概述 CenterNet由中科院、牛津大學和華為諾亞方舟實驗室聯合提出,發展了以CornerNet為代表的基於關鍵 ...
論文地址:https://arxiv.org/abs/1504.06375 現有的多尺度多層次的神經網絡 多尺度學習可以在神經網絡中,以越來越大的感受野和下采樣的形式,每個層中學習的特征表示是多尺度的,另一方面在神經網絡之外,也可以通過例如調整輸入圖像的尺度獲得多尺度信息。 多尺度學習 ...
論文的關注點在於如何提高bounding box的定位,使用的是概率的預測形式,模型的基礎是region proposal。論文提出一個locNet的深度網絡,不在依賴於回歸方程。論文中提到locnet可以很容易與現有的detection系統結合,但我困惑的是(1)它們的訓練的方法,這點論文 ...
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 ...
論文地址:https://www.aclweb.org/anthology/P19-1103/ 已有研究工作: 在文本的對抗樣本領域,因為有詞嵌入的存在,很難將特征空間的擾動向量映射到詞匯表中的有效單詞。因此在CV領域的方法不能直接用於NLP領域,一般的方法是在詞級別或者字符級別直接修改 ...
[論文閱讀筆記] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks 本文結構 解決問題 主要貢獻 算法原理 參考文獻 (1) 解決問題 現有的異構網絡(HIN)嵌入方法本質上可以歸結為兩個步驟 ...
論文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhou_Scale-Transferrable_Object_Detection_CVPR_2018_paper.pdf 概述 STDN是收錄於CVPR 2018的一篇 ...