Sketch2Saliency：从人类绘图中学习检测显著物体
计算机视觉与模式识别
2023-03-31 v3
摘要
人类草图已在诸多视觉理解任务（如检索、分割、图像描述等）中证明其价值。本文中，我们揭示草图的一种新特性——它们同样具有显著性。这是直观的，因为绘图本质上是一个自然的注意过程。更具体地，我们旨在研究草图如何用作弱标签来检测图像中存在的显著物体。为此，我们提出一种强调“显著物体”如何由手绘草图解释的新方法。为此，我们引入一个照片到草图生成模型，旨在通过二维注意力机制为给定视觉照片生成顺序草图坐标。跨时间步累积的注意力图在该过程中产生显著区域。大量定量与定性实验证明了我们的假设，并阐明我们基于草图的显著性检测模型相较最先进方法具有竞争力。
引用
@article{arxiv.2303.11502,
title = {Sketch2Saliency: Learning to Detect Salient Objects from Human Drawings},
author = {Ayan Kumar Bhunia and Subhadeep Koley and Amandeep Kumar and Aneeshan Sain and Pinaki Nath Chowdhury and Tao Xiang and Yi-Zhe Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.11502},
year = {2023}
}
备注
CVPR 2023. Project page available at https://ayankumarbhunia.github.io/Sketch2Saliency/