Abstract-De flesta befintliga bottom-up algoritmer mäter förgrunden för en pixel eller region baserat på dess kontrast i ett lokalt sammanhang eller hela bilden, medan några metoder fokuserar på segmentering ut bakgrundsregioner och därmed framträdande objekt. I stället för att bara ta hänsyn till kontrasten mellan framträdande objekt och deras omgivande regioner, betraktar vi både förgrunds- och bakgrundsinformationen i detta arbete. Vi rankar likheten av bildelement med förgrunds- eller bakgrundssignaler via graf-baserad mångfaldiga ranking. Betydelsen av bildelement definieras utifrån deras relevans för de givna fröna eller frågorna. Vi representerar en bild som en flerskalig graf med fina superpixlar och grova regioner som noder. Dessa noder rankas baserat på likheten med bakgrund och förgrundsfrågor med hjälp av affinitet matriser. Saliensdetektion utförs i ett kaskadsystem för att effektivt extrahera bakgrundsregioner och förgrundsobjekt. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden fungerar väl mot de senaste metoderna när det gäller noggrannhet och hastighet. Vi föreslår också en ny uppsättning referensdata som innehåller 5 168 bilder för storskalig prestandautvärdering av detekteringsmetoder.
Zhang m.fl. REF rangordnade likheten mellan bildelementen och förgrunds- eller bakgrundssignalen via grafbaserad rankning av mångfaldigar.
Ranking Saliency
{'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']}