考虑先验分布的全方位图像显著性图估计
计算机视觉与模式识别
2018-07-18 v1
摘要
近年来，深度学习技术已被应用于显著性图的估计，显著性图表示人们观看图像时注视点的概率密度函数。尽管针对二维平面图像的显著性图估计方法已被积极研究，但用于虚拟环境中全方位图像的显著性图估计方法在 ICME2017 举办全方位图像显著性图估计竞赛之前尚未被研究。本文提出了考虑平面图像与全方位图像中注视点先验分布特性的新颖的全方位图像显著性图估计方法。
引用
@article{arxiv.1807.06329,
title = {Saliency Map Estimation for Omni-Directional Image Considering Prior Distributions},
author = {Tatsuya Suzuki and Takao Yamanaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.06329},
year = {2018}
}
备注
SMC2018