基于上下文引导视觉搜索的显著结构检测

我们定义了显著结构（SS）检测任务，以统一像注视点预测、显著目标检测以及其他感兴趣结构检测等显著性相关任务。在本研究中，我们通过建模生物视觉的基于双通路的引导搜索策略，提出了一个用于 SS 检测的统一框架。首先，基于给定场景中边缘的布局，沿着一条称为非选择性通路的快速视觉通路提取上下文空间先验（CBSP）。这是对潜在 SS 出现位置的粗略且非选择性的估计。其次，另一条局部特征提取流沿着选择性通路并行执行。最后，使用贝叶斯推断来整合由 CBSP 引导的局部线索，并预测输入场景中 SS 的精确位置。所提模型对物体的大小和特征具有不变性。在四个数据集（两个注视点预测数据集和两个显著目标数据集）上的实验结果表明，与最先进的方法相比，我们的系统在 SS 检测（即注视点预测和显著目标检测两项任务）上取得了有竞争力的性能。