En ny bottom-up visuell saliency modell, Graph-Based Visual Saliency (GBVS), föreslås. Den består av två steg: första bildar aktiveringskartor på vissa funktionskanaler, och sedan normalisera dem på ett sätt som belyser synlighet och medger kombination med andra kartor. Modellen är enkel och biologiskt rimlig i den mån den är naturligt parallelliserad. Denna modell förutspår kraftfullt mänskliga xationer på 749 variationer av 108 naturliga bilder och uppnår 98 % av ROC-området med en människobaserad kontroll, medan de klassiska algoritmerna för Itti & Koch ([2], [3], [4]) endast uppnår 84 %.
Andra raden: resultat av algoritmen för Graph Based Visual Saliency (GBVS) REF för att förutsäga de platser som har högst lön.
Graph-based visual saliency
{'venue': 'ADVANCES IN NEURAL INFORMATION PROCESSING SYSTEMS 19', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}