Högvärdig objektdetektering är ett problem som har övervägts i detalj och många lösningar har föreslagits. I detta dokument hävdar vi att arbetet hittills har tagit itu med ett problem som är relativt illa ställt. Det råder i synnerhet ingen allmän enighet om vad som utgör ett framträdande föremål när flera observatörer ställs frågor. Detta innebär att vissa objekt är mer benägna att bedömas framträdande än andra, och innebär en relativ rang finns på framträdande objekt. Den lösning som presenteras i detta dokument löser detta mer generella problem som tar hänsyn till relativ rang, och vi föreslår data och mätvärden som lämpar sig för att mäta framgång i ett relativt objektsalt landskap. En ny lösning på djupt lärande föreslås som bygger på en hierarkisk representation av relativ hållbarhet och stegvis förfining. Vi visar också att problemet med betydande objekt subitering kan hanteras med samma nätverk, och vår strategi överskrider prestanda för alla tidigare arbete över alla mätvärden som övervägs (både traditionella och nyligen föreslagna).
Islam m.fl. REF införde en ny lösning för djupt lärande med en hierarkisk representation av relativ hållbarhet och stegvis förfining.
Revisiting Salient Object Detection: Simultaneous Detection, Ranking, and Subitizing of Multiple Salient Objects
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}