På senare år har bilduppskattningen i bilder fått stor uppmärksamhet i datorseendet. Det har dock inte uppmärksammats särskilt mycket när det gäller att förutsäga tillförlitligheten i videofilmer. Inspirerad av de senaste framgångarna med djupa konvolutionella neurala nätverk baserade statiska saliency modeller, i detta arbete, studerar vi två olika två-ströms konvolutionella nätverk för dynamisk saliency förutsägelse. För att förbättra våra modellers generaliseringsförmåga introducerar vi också en ny, empiriskt baserad dataförstärkningsteknik för denna uppgift. Vi testar våra modeller på DIEM dataset och rapporterar överlägsna resultat mot de befintliga modellerna. Dessutom utför vi överföringslärande experiment på SALICON, en nyligen föreslagen statisk saliency dataset, genom att finjustera våra modeller på de optiska flöden som uppskattas från statiska bilder. Våra experiment visar att om man tar hänsyn till rörelse på detta sätt kan det vara till hjälp vid uppskattning av statisk styrka.
I Ref, två ström konvolutionella nätverk för lärande kompletterande information användes för dynamisk uppmärksamhet förutsägelse och video objekt segmentering.
Two-Stream Convolutional Networks for Dynamic Saliency Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}