Abstract Feature integration ger en beräkningsram för saliency detektion, och en hel del handgjorda integrationsregler har utvecklats. I detta dokument presenterar vi en principiell förlängning, övervakad funktion integration, som lär sig en slumpmässig skogsregressor att diskriminerande integrera Saliency funktioner för löneberäkning. Förutom kontrastegenskaper introducerar vi regionala objektkänsliga deskriptorer: objektets deskriptor som karakteriserar det framträdande objektets gemensamma rumsliga och utseendemässiga egenskaper, och den bildspecifika bakgrundsdeskriptorn som karakteriserar en viss bilds bakgrund, som visas viktigare för att uppskatta talförmågan. Såvitt vi vet är vårt övervakade ramverk för integration det första framgångsrika tillvägagångssättet för att utföra integrationen över de betydande objektdetekteringsfunktionerna, och överträffar integrationskonceptet över saliencykartorna. Tillsammans med att vi sammanställer de regionala bärkraftskartorna på flera nivåer för att införa den rumsliga hållfasthetskonsistensen, överträffar vår strategi betydligt de senaste metoderna på sju referensdatauppsättningar. Vi diskuterar också flera uppföljningsarbeten som
I stället för att beräkna soliditetskartor genom att kombinera funktionskartor föreslås den diskriminerande regionala funktionsintegreringen (DRFI) REF-metoden för att lära sig en slumpmässig skogsregressor för att kartlägga den regionala funktionsvektorn till en Saliency score.
Salient Object Detection: A Discriminative Regional Feature Integration Approach
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}