Djupinformation har visat sig påverka identifieringen av visuellt framträdande regioner i bilder. I detta dokument undersöker vi den roll som djupfyndighetsdetektering spelar i närvaro av (i) konkurrerande salthalter på grund av utseende, (ii) djupframkallad oskärpa och (iii) center-bias. Efter att genom experiment ha fastställt att djupet fortsätter att vara en betydande bidragande orsak till soliditet i närvaro av dessa signaler, föreslår vi en 3D-saliens formulering som tar hänsyn till strukturella egenskaper hos objekt i en inomhusmiljö för att identifiera regioner på framträdande djup nivåer. Computed 3D saliency används tillsammans med 2D saliency modeller genom icke-linjär regression med SVM för att förbättra saliency kartor. Experiment på referensdatauppsättningar som innehåller djupinformation visar att den föreslagna fusionen av 3D-salient med 2D-salientmodeller resulterar i en genomsnittlig förbättring av ROC-poängen på cirka 9 % jämfört med de senaste 2D-salientmodellerna.
Detta resultat stöddes också i REF, där förbättringar av 3D-saliency-modeller uppnås jämfört med 2D-saliency-modeller som särskilt tar hänsyn till objekt i en inomhusmiljö.
Depth really Matters: Improving Visual Salient Region Detection with Depth.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}