I detta dokument föreslår vi en visuell detekteringsalgoritm från återuppbyggnadsfelens perspektiv. Bildgränserna extraheras först via superpixlar som troliga signaler för bakgrundsmallar, från vilka täta och glesa utseendemodeller konstrueras. För varje bildregion beräknar vi först täta och glesa återuppbyggnadsfel. För det andra sprids rekonstruktionsfelen på grundval av de sammanhang som erhålls från k-medelsklustret. För det tredje, pixel-nivå saliency beräknas genom en integrering av flerskaliga rekonstruktionsfel och förfinas av en objekt-grundad Gaussian modell. Vi tillämpar Bayes-formeln för att integrera saltåtgärder baserade på täta och glesa återuppbyggnadsfel. Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen presterar gynnsamt mot sjutton state-of-the-art metoder i termer av precision och recall. Dessutom har den föreslagna algoritmen visat sig vara mer effektiv när det gäller att lyfta fram framträdande föremål på ett enhetligt och robust sätt mot bakgrundsbuller.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF utförde känning av hållfasthet genom att integrera de täta och glesa återuppbyggnadsfelen i bildregioner.
Saliency Detection via Dense and Sparse Reconstruction
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}