Visuell styrka är en beräkningsprocess som identifierar viktiga platser och strukturer i det visuella fältet. De flesta nuvarande metoder för soliditet förlitar sig på signaler som färg och textur samtidigt ignorera djup information, som är känd för att vara en viktig Saliency kö i det mänskliga kognitiva systemet. Vi föreslår en ny beräkningsmodell för visuell hållbarhet som innehåller djupinformation. Vi jämför vår strategi med flera toppmoderna visuella salthaltsmetoder och vi introducerar en metod för saltbaserad segmentering av generiska objekt. Vi visar att genom att uttryckligen konstruera 3D-layout och formfunktioner från djupmätningar kan vi få bättre prestanda än metoder som behandlar djupkartan som bara en annan bildkanal. Vår metod kräver ingen inlärning och kan fungera på scener där systemet inte har någon tidigare kunskap. Vi utför objektsegmenteringsförsök på en ny datauppsättning av registrerade RGB-D-bilder tagna på en mobilmanipulatorrobot.
I REF föreslogs en ny beräkningsmodell för visuell styrka med djupinformation.
An In Depth View of Saliency
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}