RGB-D 数据上自下而上与自上而下显著性线索的融合：来自对象性与非对象性的显著性
计算机视觉与模式识别
2018-07-05 v1
摘要
自下而上与自上而下的视觉线索是有助于视觉显著性模型的两类信息。这些显著性线索可来自特征的空间分布（基于空间的显著性）或上下文/任务依赖特征（基于对象的显著性）。显著性模型通常仅以自下而上或自上而下的范式分别纳入显著性线索。在本工作中，我们在 RGB-D 数据上融合了来自空间与对象两类显著性特征的自下而上与自上而下线索。此外，我们还研究了各种预训练卷积神经网络在基于对象依赖特征激活的彩色图像上提取自上而下显著性的能力。我们证明，通过自下而上与自上而下方法融合颜色与深度上的显著性特征，在结合基于空间与基于对象的显著性线索时，对显著性目标检测有显著改进。与若干最先进模型相比，RGB-D 显著性融合框架取得了有前景的结果。
引用
@article{arxiv.1807.01532,
title = {An Integration of Bottom-up and Top-Down Salient Cues on RGB-D Data: Saliency from Objectness vs. Non-Objectness},
author = {Nevrez Imamoglu and Wataru Shimoda and Chi Zhang and Yuming Fang and Asako Kanezaki and Keiji Yanai and Yoshifumi Nishida},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.01532},
year = {2018}
}
备注
9 pages, 3 figures, 3 tables, This work includes the accepted version content of the paper published in journal of Signal Image and Video Processing (SIViP, Springer), Vol. 12, Issue 2, pp 307-314, Feb 2018 (DOI: https://doi.org/10.1007/s11760-017-1159-7)