Det har blivit allt populärare i datorseendet att hitta de viktigaste delarna av en bild. I den här artikeln introducerar vi Hierarchical Cellular Automata (HCA)-en temporalt utvecklande modell för att intelligent upptäcka framträdande objekt. HCA består av två huvudkomponenter: Enskiktscellig Automata (SCA) och Cuboid Cellular Automata (CCA). Som en oövervakad förökningsmekanism, Enlager Cellular Automata kan utnyttja den inneboende relevansen av liknande regioner genom interaktioner med grannar. Bildfunktioner på låg nivå samt semantisk information på hög nivå som utvinns från djupa neurala nätverk införlivas i SCA för att mäta korrelationen mellan olika bildlappar. Med dessa hierarkiska djupa drag konstrueras en impact factor-matris och en koherensmatris för att balansera påverkan på varje cells nästa tillstånd. Salientvärdena för alla celler uppdateras iterativt enligt en väldefinierad uppdateringsregel. Dessutom föreslår vi att CCA integrerar kartor med flera kvaliteter som SCA har skapat i olika skalor i ett Bayesianskt ramverk. Därför är enskiktsutbredning och flerskalig integration gemensamt modellerade i vår enhetliga HCA. Förvånansvärt nog finner vi att SCA kan förbättra alla befintliga metoder som vi tillämpade det på, vilket resulterar i en liknande precisionsnivå oavsett de ursprungliga resultaten. CCA kan fungera som en effektiv pixel-wise aggregeringsalgoritm som kan integrera state-of-the-art metoder, vilket resulterar i ännu bättre resultat. Omfattande experiment på fyra utmanande datauppsättningar visar att den föreslagna algoritmen överträffar toppmoderna konventionella metoder och är konkurrenskraftig med djupt lärandebaserade metoder.
Qin m.fl. REF föreslog den hierarkiska cellulära automaten, som inkluderade cellulära enskiktsautomata och kuboida cellulära automata, för att på ett effektivt sätt förbättra resultaten av känslighetsdetekteringen.
Hierarchical Cellular Automata for Visual Saliency
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}