通过增强假设的显著目标检测
计算机视觉与模式识别
2015-06-01 v1
摘要
本文中，我们提出使用考虑目标性、前景和紧凑性的增强假设(augmented hypotheses)用于显著目标检测。我们的算法由四个基本步骤组成。首先，我们的方法通过目标性假设生成目标性图。基于目标性图，我们估计前景边界并计算相应的偏好前景对象的前景图。从目标性图和前景图，形成紧凑性图以偏好紧凑对象。然后我们推导出一种产生像素精确显著性图的显著性度量，该图均匀覆盖感兴趣对象并一致分离前景与背景。我们最终在两个具有挑战性的数据集 MSRA-1000 和 iCoSeg 上评估所提框架。我们广泛的实验结果表明我们的方法优于最先进的方法。
引用
@article{arxiv.1505.07930,
title = {Salient Object Detection via Augmented Hypotheses},
author = {Tam V. Nguyen and Jose Sepulveda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.07930},
year = {2015}
}
备注
IJCAI 2015 paper