Abstract-Co-saliency används för att upptäcka den gemensamma soliditeten på flera bilder, vilket är ett relativt underskattat område. I det här dokumentet introducerar vi en ny klusterbaserad algoritm för co-saliency detektion. Global överensstämmelse mellan de flera bilderna är implicit inlärd under klusterprocessen. Tre visuella tecken på uppmärksamhet: kontrast, rumslig och motsvarande, utformas för att effektivt mäta klustrets betydelse. De slutliga sam-salienskartorna genereras genom att man sammanställer en-bilds-saliensen och multiimage-saliensen. Fördelen med vår metod är mestadels bottom-up utan tung inlärning, och har egenskapen att vara enkel, allmän, effektiv och effektiv. Kvantitativa och kvalitativa experiment resulterar i en mängd olika referensdatauppsättningar som visar fördelarna med den föreslagna metoden jämfört med de konkurrerande samvärdesmetoderna. Vår metod på en enda bild överträffar också de flesta toppmoderna detektionsmetoder. Dessutom tillämpar vi co-salicy-metoden på fyra visionsapplikationer: co-segmentation, robust bildavstånd, svagt övervakad inlärning och förgrundsdetektering av video, som visar den potentiella användningen av co-salicy-kartan.
Fu m.fl. REF introducerar en klusterbaserad algoritm med kontraster, rumsliga och motsvarande signaler.
Cluster-Based Co-Saliency Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}