Abstract-Low-rank återställningsmodeller har visat potential för framträdande objektdetektion, där en matris bryts ned i en låg-rank matris som representerar bildbakgrund och en gles matris som identifierar framträdande objekt. Men det finns fortfarande två brister. För det första förutsätter tidigare arbeten att elementen i den glesa matrisen är ömsesidigt oberoende och att man bortser från bildregionernas rumsliga och mönstermässiga relationer. För det andra, när lågvärdiga och glesa matriser är relativt sammanhängande, t.ex. när det finns likheter mellan de framträdande objekten och bakgrunden eller när bakgrunden är komplicerad, är det svårt för tidigare modeller att reda ut dem. För att ta itu med dessa problem föreslår vi en ny strukturerad matris sönderdelningsmodell med två strukturella regulariseringar: (1) en trädstrukturerad sparhet-inducerande regularisering som fångar bildstrukturen och tvingar patchar från samma objekt att ha liknande saltvärden, och (2) en Laplacian regularisering som förstorar luckorna mellan framträdande objekt och bakgrunden i funktionsutrymme. Dessutom är high-level priors integrerade för att vägleda matrisen nedbrytning och öka detektionen. Vi utvärderar vår modell för betydande objektdetektering på fem utmanande datauppsättningar, inklusive enstaka objekt, flera objekt och komplexa scenbilder, och visar konkurrenskraftiga resultat jämfört med 24 toppmoderna metoder när det gäller sju prestandamått.
Som visas i ekvation REF, F bryts ned i summan av en låg-rankad matris L  på N×D och sparse matris S  på N×D genom att lösa optimeringsproblem i ekvation REF.
Salient Object Detection via Structured Matrix Decomposition
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}