Visuell hälsa är ett grundläggande problem inom både kognitions- och beräkningsvetenskap, inklusive datorseende. I detta papper, upptäcker vi att en högkvalitativ visuell styrka modell kan läras från flerskaliga funktioner extraheras med hjälp av djupa konvolutionella neurala nätverk (CNNs), som har haft många framgångar i visuellt erkännande uppgifter. För att lära sig sådana saliency modeller, introducerar vi en neural netto arbetsarkitektur, som har fullt anslutna lager på toppen av CNNs som ansvarar för funktionsextraktion på tre dif ferent skalor. Vi föreslår sedan en förfiningsmetod för att förbättra den rumsliga samstämmigheten i våra hållbarhetsresultat. Slutligen kan aggre gating flera saliency kartor som beräknas för dif frent nivåer av bildsegmentering ytterligare öka prestanda, vilket ger saliency kartor bättre än de som genereras från en enda segmentering. För att främja ytterligare forskning och utvärdering av visuella soliditetsmodeller bygger vi också en ny stor databas med 4447 utmanande bilder och deras pix elwise saliency annotations. Experimentella resultat visar att vår föreslagna metod är kapabel att uppnå toppmoderna resultat på alla offentliga riktmärken, vilket bevisar F-måttet med 5,0 % respektive 13,2 % på MSRA-B-datasetet och vår nya dataset (HKV-IS) och sänker det genomsnittliga absoluta felet med 5,7 % respektive 35. Jag är mycket uppmärksam på dessa två datauppsättningar.
Li och Yu REF utformade djupa CNNs med flera fullt anslutna lager för att extrahera flerskaliga funktioner ytterligare öka prestanda för framträdande objektdetektion.
Visual saliency based on multiscale deep features
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}