深度神经网络中的隐式显著性
计算机视觉与模式识别
2020-08-06 v1 神经与进化计算
摘要
在本文中，我们表明现有的识别与定位深度架构，即便未接触过眼动追踪数据或任何显著性数据集，也能够预测人类视觉显著性。我们称之为深度神经网络中的隐式显著性。我们利用期望-失配假说以无监督方式计算该隐式显著性。我们的实验表明，以此方式提取显著性，在与最先进的监督算法对比测量时，可提供相当的性能。此外，当向输入图像加入大量噪声时，其鲁棒性优于这些算法。同时，我们表明语义特征比低级特征对人类视觉显著性检测贡献更大。
引用
@article{arxiv.2008.01874,
title = {Implicit Saliency in Deep Neural Networks},
author = {Yutong Sun and Mohit Prabhushankar and Ghassan AlRegib},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.01874},
year = {2020}
}