Vi föreslår en lokal-konstruerad kontextuell sparse kodning (LCCSC) för uppifrån-och-ned Saliency uppskattning där högre Saliency poäng tilldelas de bildplatser som motsvarar målobjektet. Tre lokala begränsningar är integrerade i denna nya glesa kodning. För det första är den rumsliga eller kontextuella lokalitetsbegränsningen i vilken funktioner från angränsande regioner har liknande kod, för det andra är den rumsliga eller kontextuella lokalitetsbegränsningen i vilken liknande funktioner har liknande kod, och för det tredje den kategori-domän-lokalitetsbegränsning i vilken funktioner kodas med hjälp av liknande atomer från varje partition i ordboken, där varje partition motsvarar en objektkategori. Person Cykel Får Häst Sofa Katt Tåg TV-monitor Figur 1 : Våra Saliency kartor på Graz-02 och PASCAL VOC-07 dataset. Den föreslagna metodens rörledning visas med fikon. 2, som liknar den allmänt använda sparse kodade rumsliga pyramid matchning (ScSPM) bild klassificerare, d.v.s., funktionsextraktion, funktionskodning, poolning och funktion klassificerare. Rumsligt område av en funktion är uppdelad i ett reg-ular rutnät och koderna i varje cell i rutnätet är max-poolade individuellt. Dessa max-poolade vektorer är vertikalt sammansvetsade för att bilda en kontext max-poolad vektor som representerar plåstret. Logistisk regressionsbaserad funktionsklassificering lärs med hjälp av dessa sammanhang max-poolade vektorer. För att man ska kunna dra slutsatser om en testbild beräknas den klassvillkorade sannolikheten för kontextuella maxpoolade vektorer utifrån den inlärda logistiska regressionsmodellen. Sannolikheten är värdet av en patch i bilden. Den pixel-nivå saliency karta erhålls med hjälp av en ny Gaussian-viktad interpolation av patch-nivå saliency karta. Lokalitetskonstruerad kontextuell gles kodning (LCCSC) Olika kodningsprogram syftar till specifika mål som gleshet, framträdande plats och rumslig-domän-lokalitet. Här integreras alla dessa önskade egenskaper i en enda objektiv funktion. LCCSC ser till att funktioner som är representativa för framträdande regioner inte ignoreras även om de inte är diskriminerande. Med tanke på en funktion vektor f och ordbok D, LCCSC kodning sökningar efter kodord z som uppfyller följande kriterier: De två första termerna är den konventionella sparse kodning av funktionen f med l 1 begränsning. Den tredje termen innebär lokala begränsningar i funktionsdomänen såväl som i den rumsliga domänen. Den fjärde termen föreskriver kategori-domän-lokalitet, dvs antalet atomer som bidrar till de icke-nollvärden av z fördelas mellan alla objektkategorier. Detaljerad diskussion om ekv. (1) och en ungefärlig lösning finns i papperet. Vi testar vår metod på två utmanande dataset -Graz-02 och PAS-CAL VOC-07. Tabell 1 jämför pixel-nivå resultaten av vår metod med andra topp-down Saliency modeller. Den föreslagna metoden kallas LCCSC-poolad, där poolad anger kontextuell max poolning av koden. Det bör noteras att vi uppnår state-of-the-art prestanda genom att använda enklare funktionskodning och kontextuell max-pooling i jämförelse med beräknings komplex ordbok lärande och grafbaserade metoder [1, 2]. Som i [2], Alla modeller utvärderas på hela 210 segmentering test bilder av PASCAL VOC-07 dataset, oavsett närvaro eller avsaknad av mål. Vi överträffar [2] i 15 av 20 klasser. På i genomsnitt alla klasser, i patch-nivå, uppnår vi en genomsnittlig precisionsgrad vid EER på 23,4% vilket är bättre än 16,15% av [2].
Cholakkal m.fl. REF utformade en uppifrån-och-ned-detektionsmetod för saliency detektering med hjälp av lokal-konstruerad kontextuell gles kodning.
Top-down Saliency with Locality-constrained Contextual Sparse Coding
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}