Att förutsäga var människor tittar i bilder har vunnit stor popularitet under de senaste åren. I detta arbete presenterar vi en ny metod för att lära sig uppifrån-och-ned visuell hälsa, som är väl lämpad att lokalisera objekt av intresse för komplexa scener. Under utbildningen lär vi oss gemensamt en superpixelbaserad klassspecifik ordbok och ett villkorligt Random Field (CRF). När du använder en sådan diskriminerande ordbok hjälper till att skilja målobjekt från bakgrunden, utför beräkningar på superpixel nivå gör att vi kan förbättra noggrannheten i objekt lokaliseringar. Experimentella resultat från dataseten Graz-02 och PASCAL VOC 2007 visar att det föreslagna tillvägagångssättet kan uppnå de senaste resultaten och ger mycket bättre lönsamhetskartor.
Den övervakade uppifrån-och-ned-saltmetoden REF föreslogs av Kocak et al., som använder en klassspecifik ordbok och ett villkorat slumpmässigt fält för att upptäcka framträdande objekt.
Top down saliency estimation via superpixel-based discriminative dictionaries
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}