SalProp：基于聚合边缘线索的显著目标建议
计算机视觉与模式识别
2017-06-15 v1
摘要
本文提出了一种新颖的目标建议生成方案，通过构建基于图的显著边缘分类框架来利用边缘上下文。在所提方法中，我们构建贝叶斯概率边缘图，通过利用低层边缘特征为边缘片段分配显著性值。然后学习条件随机场，以有效地结合这些特征进行带有目标/非目标标签的边缘分类。我们通过分析边界框内的显著边缘密度，为生成的窗口提出目标性得分。在PASCAL VOC 2007数据集上的大量实验表明，所提方法在使用更少建议数量的情况下，相对于10种流行的通用目标检测技术具有竞争力性能。
引用
@article{arxiv.1706.04472,
title = {SalProp: Salient object proposals via aggregated edge cues},
author = {Prerana Mukherjee and Brejesh Lall and Sarvaswa Tandon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.04472},
year = {2017}
}
备注
5 pages, 4 figures, accepted at ICIP 2017