Abstract-I detta dokument, visar vi att stora kommenterade datamängder har stor potential att ge starka priors for saliency estimation snarare än att bara tjäna för benchmarking utvärderingar. I detta syfte presenterar vi en ny metod för att upptäcka bilder som kallas saliency transfer. Med tanke på en indatabild hämtar vi först en uppsättning med bästa matchningar från den stora databasen med kommenterade bilder. Sedan tilldelar vi övergångslönepoängen genom att förvränga stödet och ställa in noteringar på indatabilden enligt beräknade täta korrespondenser. För att integrera sammanhanget använder vi två kompletterande korrespondensstrategier: ett globalt matchningssystem baserat på analys på scennivå och ett lokalt matchningssystem baserat på patch-nivå-slutsatser. Därefter inför vi två förfiningsåtgärder för att ytterligare förfina saliencykartorna och tillämpa slumpmässig-walk-with-restart genom att utforska den globala saliencystrukturen för att uppskatta affiniteten mellan förgrunds- och bakgrundsuppdrag. Omfattande experimentella resultat på fyra allmänt tillgängliga referensdata visar att den föreslagna Saliency-algoritmen konsekvent överträffar de nuvarande toppmoderna metoderna.
För att använda informationen bortom den aktuella bilden för uppskattning av salthalt, Wang et al. REF beräknade betydelsen av varje bild genom att förvränga kommentarerna från liknande scener.
Correspondence Driven Saliency Transfer
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}