I detta dokument ger vi en omfattande utvärdering av fixeringsförutsägelser och betydande objektsegmenteringsalgoritmer samt statistik över stora datamängder. Vår analys identifierar allvarliga konstruktionsbrister hos befintliga betydande objektriktmärken, som kallas datasetets designfördomar, genom att betona de stereotypa begreppen för soliditet. Datasetets konstruktionsfördel skapar inte bara obehaglig frånkoppling mellan fixeringar och betydande objektsegmentering, utan vilseleder också algoritmens utformning. Baserat på vår analys föreslår vi ett nytt högkvalitativt dataset som erbjuder både fixering och betydande objektsegmentering mark-sanning. Med fixeringar och framträdande objekt som presenteras samtidigt, kan vi överbrygga gapet mellan fixeringar och framträdande objekt, och föreslå en ny metod för framträdande objekt segmentering. Slutligen rapporterar vi betydande benchmarking framsteg på 3 befintliga datauppsättningar av segmentering framträdande objekt.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF tar man upp problem med konstruktionen av de befintliga salientalgoritmerna som skapar obehagliga frånkopplingar mellan fixeringar och betydande objektsegmentering.
The Secrets of Salient Object Segmentation
{'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']}