När man handskas med föremål med komplexa strukturer stöter man på ett kritiskt problem - nämligen att detektionsnoggrannheten skulle kunna påverkas negativt om framträdande förgrunds- eller bakgrundsbild i en bild innehåller småskaliga högkontrastmönster. Denna fråga är vanlig i naturbilder och utgör en grundläggande utmaning för tidigare metoder. Vi tar itu med det ur ett skalperspektiv och föreslår en flerskiktsstrategi för att analysera soliditetsfrågor. Den slutliga bärgningskartan är framtagen i en hierarkisk modell. Vår skalbaserade regionhantering skiljer sig från varierande patchstorlekar eller downsizing-bilder genom att hitta högvärdiga värden optimalt i en trädmodell. Vår strategi förbättrar kännetecknet på många bilder som inte kan hanteras väl traditionellt. Ett nytt dataset är också konstruerat.
I REF föreslogs en flerskiktsstrategi och hierarkisk modell för att upptäcka relevans.
Hierarchical Saliency Detection
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}