När man handskas med föremål med komplexa strukturer stöter man på ett kritiskt problem - nämligen att detektionsnoggrannheten skulle kunna påverkas negativt om framträdande förgrunds- eller bakgrundsbild i en bild innehåller småskaliga högkontrastmönster. Denna fråga är vanlig i naturbilder och utgör en grundläggande utmaning för tidigare metoder. Vi tar itu med det ur ett skalperspektiv och föreslår en flerskiktsstrategi för att analysera soliditetsfrågor. Den slutliga bärgningskartan är framtagen i en hierarkisk modell. Vår skalbaserade regionhantering skiljer sig från varierande patchstorlekar eller downsizing-bilder genom att hitta högvärdiga värden optimalt i en trädmodell. Vår strategi förbättrar kännetecknet på många bilder som inte kan hanteras väl traditionellt. Ett nytt dataset är också konstruerat.
För att identifiera små regioner med stora kontraster föreslår Ref en flerskiktsstrategi för att analysera situationen.
Hierarchical Saliency Detection
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}