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 ...
本代碼內容是關於Saliency Detection via Graph Based Manifold Ranking的算法詳解,想要運行此代碼還需要一系列的文件,單純此代碼無法演示結果的。可以在網上搜索完整文件,簡單來說就是基本的SLIC小程序,其余的不是必要項。 將數據集直接放入test文件夾中,運行sample或者demo都可以吧,我的是師兄傳給我的,跟各位下載的結果應該差別不大。 為了避 ...
2019-04-01 20:04 0 1889 推薦指數:
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 ...
步驟1:先定義KLdiv函數: function score = KLdiv(saliencyMap, fixationMap) % saliencyMap is the saliency m ...
AUC_shuffled.m function [score,tp,fp] = AUC_shuffled(saliencyMap, fixationMap, otherMap, Nsplits ...
calcNSSscore.m function [ score ] = calcNSSscore( salMap, eyeMap ) %calcNSSscore Calculate NSS s ...
顯著性檢驗(significance test)就是事先對總體(隨機變量)的參數或總體分布形式做出一個假設,然后利用樣本信息來判斷這個假設(備擇假設)是否合理,即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。或者說,顯著性檢驗要判斷樣本與我們對總體所做的假設之間的差異是純屬機會變異,還是由我們所做 ...
這篇文章主要介紹顯著性檢測的LC和HC算法的java實現 1.LC算法 1.1基本思想 LC算法由Yun 和Mubarak 在2006年的視頻顯著性檢測中提出,其在論文中提出當觀眾觀看視頻序列時,他們不僅會被有趣的事件吸引,有時還會被靜止圖像中有趣的物體吸引。這就是空間注意力 ...
在統計學中,顯著性檢驗是“假設檢驗”中最常用的一種,顯著性檢驗是用於檢測科學實驗中實驗組與對照組之間是否有差異以及差異是否顯著的辦法。 一,假設檢驗 顯著性檢驗是假設檢驗的一種,那什么是假設檢驗?假設檢驗就是事先對總體(隨機變量)的參數或總體分布形式做出一個假設,然后利用樣本信息來判斷 ...
我對顯著性水平的理解是:能承擔失誤水平的大小。即排名第一答案所說的“犯第一類錯誤的最大概率”的大小。 某葯品商宣傳能治愈某病的概率是90%。(即原假設) 一個醫生不相信宣傳,於是做個了實驗驗證,15個人治好了11個人。而15個人應該能夠治愈13.5個人。那么宣傳是不是騙人 ...