Visual Saliency modeller har haft ett stort steg i prestanda under de senaste åren, tack vare framsteg i djupt lärande och storskaliga kommenterade data. Trots enorma ansträngningar och stora genombrott misslyckas dock modellerna när det gäller att uppnå exakthet på mänsklig nivå. I det här arbetet utforskar jag landskapet på fältet med fokus på nya djupt rotade modeller, riktmärken och dataset. Ett stort antal bild- och videokvalitetsmodeller granskas och jämförs över två bildriktmärken och två storskaliga videodatauppsättningar. Vidare identifierar jag faktorer som bidrar till klyftan mellan modeller och människor och diskuterar de återstående frågorna som behöver tas upp för att bygga nästa generations kraftfullare soliditetsmodeller. Några specifika frågor som tas upp är: på vilka sätt nuvarande modeller misslyckas, hur man kan åtgärda dem, vad som kan läras av kognitiva studier av uppmärksamhet, hur explicita bedömningar av soliditet relaterar till fixeringar, hur man gör rättvis modelljämförelse, och vilka är de framväxande tillämpningarna av Saliency modeller. Index Terms-Visual Saliency, ögonrörelse förutsägelse, uppmärksamhet, video saliency, riktmärke, djupt lärande.! 1. Vad är det för fel på dig? Det är värt att notera att bottom-up Saliency modeller har gradvis förändrats från lokalisering låg nivå iögonfallande bild regioner till förutsäga ögonrörelser. Se [9] för en diskussion om detta.
Se REF för en omfattande enkät om modeller för djupt lärande.
Saliency Prediction in the Deep Learning Era: An Empirical Investigation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}