基于两阶段生成对抗网络的网页显著性预测
计算机视觉与模式识别
2018-05-30 v1
摘要
网页显著性预测是图像变换与计算机视觉中的一个挑战性问题。本文提出一种结合网页轮廓信息的新模型,用于预测人们在网页中的兴趣区域。对于每张网页图像,我们的模型能够生成指示人们兴趣区域的显著性图。我们提出了两阶段生成对抗网络(generative adversarial networks),并引入图像轮廓信息以实现更好的迁移。在 FIWI 数据集上的实验结果表明,我们的模型在显著性预测方面具有更好的性能。
引用
@article{arxiv.1805.11374,
title = {Webpage Saliency Prediction with Two-stage Generative Adversarial Networks},
author = {Yu Li and Ya Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.11374},
year = {2018}
}