Abstract-I detta papper, modellerar vi den framträdande objektdetektionsproblem under en probabilistisk ram som kodar gränsanslutningen Saliency cue och jämnhet begränsningar i ett optimeringsproblem. Vi visar att detta problem har en sluten form globalt optimal som uppskattar det framträdande objektet. Vi visar vidare att den föreslagna metoden, tillsammans med den probabilistiska ramen, också har en lång rad tolkningar, d.v.s. Diagramklipp, spridningskartor och klassificering av en klass. Med en analys enligt dessa tolkningar finner vi också att vår föreslagna metod ger en approximation till det globala optimala till ett annat kriterium som integrerar lokala/globala kontraster och stora områdens soliditet. Den föreslagna metoden uppnår mestadels ledande prestanda jämfört med toppmoderna algoritmer över en stor uppsättning framträdande objekt detektionsdata, inklusive runt 17k bilder för flera utvärderingsmått. Dessutom är den föreslagna metodens beräkningskomplexitet gynnsam/jämförbar med många toppmoderna tekniker.
Aytekin m.fl. I REF föreslås en probabilistisk ram för att koda gränsanslutnings- och smidighetsbegränsningar till ett globalt optimeringsproblem.
Probabilistic Saliency Estimation
{'venue': 'Pattern Recognition Volume 74, February 2018, Pages 359-372', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}