Abstrakt. På senare tid har stora genombrott observerats när det gäller modellering av soliditet. Topppoängen på saliency-riktmärken har dominerats av neurala nätverksmodeller av saliency, och vissa utvärderingsresultat har börjat mättas. Stora hopp i prestanda i förhållande till tidigare modeller kan hittas över datauppsättningar, bildtyper och utvärderingsmått. Har soliditetsmodeller börjat konvergera på mänskliga prestationer? I detta dokument granskar vi den senaste tekniken med hjälp av en finkornig analys av bildtyper, enskilda bilder och bildregioner. Med hjälp av experiment för att samla annoteringar för högdensitet regioner av mänskliga ögonfixeringar på bilder i två etablerade saliency dataset, MIT300 och CAT2000, kvantifierar vi upp till 60% av de återstående felen i Saliency modeller. Vi hävdar att för att fortsätta att närma sig prestanda på mänsklig nivå, Saliency modeller kommer att behöva upptäcka högre nivå koncept i bilder: text, föremål för blick och handling, platser för rörelse, och förväntade platser för människor i bilder. Dessutom kommer de att behöva resonera om bildens relativa betydelse, såsom att fokusera på den viktigaste personen i rummet eller den mest informativa skylten på vägen. Mer exakt spårning prestanda kommer att kräva finer-grained utvärderingar och mätvärden. För att ytterligare öka prestandan krävs förståelse av bilder på högre nivå.
Dessutom visade Ref hur blickförutsägelser kan förbättra toppmoderna soliditetsmodeller.
Where Should Saliency Models Look Next
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}