Abstract-Vi föreslår en ny oövervakad spel-teoretisk framträdande objektdetektion algoritm som inte kräver märkta träningsdata. För det första, Saliency detektion problem formuleras som ett icke-kooperativt spel, nedan kallat Saliency Game, där bild regioner är spelare som väljer att vara "bakgrund" eller "förgrund" som deras rena strategier. En payoff-funktion är konstruerad genom att utnyttja flera signaler och kombinera kompletterande funktioner. Saliency kartor genereras enligt varje regions strategi i Nash jämvikt av den föreslagna Saliency Game. För det andra utforskar vi det kompletterande förhållandet mellan färg och djupa funktioner och föreslår en Iterative Random Walk algoritm för att kombinera saliency kartor produceras av Saliency Game med olika funktioner. Iterativ slumpmässig promenad gör det möjligt att dela information över funktionsrymder och upptäcka objekt som annars är mycket svåra att upptäcka. Omfattande experiment över 6 utmanande dataset visar överlägsenheten av vår föreslagna oövervakade algoritm jämfört med flera toppmoderna övervakade algoritmer.
Zeng m.fl. REF formulerar Saliency detektion som ett icke-kooperativt spel, där bildregioner som spelare väljer att vara förgrund eller bakgrund.
An Unsupervised Game-Theoretic Approach to Saliency Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}