Vid diffusionsbaserad saliensdetektering delas en bild upp i superpixlar och kartläggs till en graf, med superpixlar som noder och kantstyrkor som är proportionella mot superpixellikviditet. Saliency information sprids sedan över grafen med hjälp av en diffusionsprocess, vars jämviktstillstånd ger objektet saliency karta. Den optimala lösningen är produkten av en förökningsmatris och en saliensfrövektor som innehåller en föregående bedömning av salthalten. Detta erhålls antingen från en botten-up saliency detektor eller vissa heuristik. I detta arbete föreslår vi en metod för att lära sig optimala frön för objekthalt. Två typer av funktioner beräknas per superpixel: botten-up salthalt i superpixel regionen och en uppsättning av mellannivå vision funktioner informativ om hur sannolikt superpixel är att tillhöra ett objekt. Kombinationen av egenskaper som bäst diskriminerar mellan objekt och bakgrundshalt lärs sedan, med hjälp av en stor marginal formulering av den diskriminerande salthaltsprincipen. Utbredningen av de resulterande saltfröna, med hjälp av en diffusionsprocess, visas slutligen för att överträffa teknikens tillstånd på ett antal framträdande objektdetektionsdata.
Lu m.fl. REF söker efter optimala frön genom att kombinera bottom-up saliency kartor och mid-level vision cues.
Learning Optimal Seeds for Diffusion-Based Salient Object Detection
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}