視頻顯著性檢測-----Predicting Video Saliency using Object-to-Motion CNN and Two-layer Convolutional LSTM

阿新 • • 發佈：2017-12-04

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幀內顯著性檢測：將卷積網絡的多層特征進行組合通過unsampling 得到粗顯著性預測；

幀間顯著性檢測：（粗檢測結果+新卷積網絡的特征圖，最後+之前卷積網絡的卷積特征輸入到LSTM中）進行預測。。

視頻顯著性檢測-----Predicting Video Saliency using Object-to-Motion CNN and Two-layer Convolutional LSTM

layer lin -- 分享圖片組合 object idt red 9.png 幀內顯著性檢測：將卷積網絡的多層特征進行組合通過unsampling 得到粗顯著性預測；幀間顯著性檢測：（粗檢測結果+新卷積網絡的特征圖，最後+之前卷積網絡的卷積特征輸入到LST

重要效果顏色空間 span 底部圖1 mea gray log 對顯著性檢測的一些了解：一般認為，良好的顯著性檢測模型應至少滿足以下三個標準： 1）良好的檢測：丟失實際顯著區域的可能性以及將背景錯誤地標記為顯著區域應該是低的； 2）高分辨率：顯著圖應該具有高分辨率或

mean enc gray SM tla function cor 代碼 ati 步驟1：先定義KLdiv函數： function score = KLdiv(saliencyMap, fixationMap) % saliencyMap is the saliency

使用背景優先順序的測地顯著性檢測 Yichen Wei, Fang Wen, Wangjiang Zhu, and Jian Sun 【摘要】通用物件級突出檢測對於許多視覺任務很重要。以前的方法大多建立在之前，“物件和背景之間的外觀對比度很高”。雖然已經開發了各種計算模型

對顯著性檢測的一些瞭解：一般認為，良好的顯著性檢測模型應至少滿足以下三個標準： 1）良好的檢測：丟失實際顯著區域的可能性以及將背景錯誤地標記為顯著區域應該是低的； 2）高解析度：顯著圖應該具有高解析度或全解析度以準確定位突出物體並保留原始影象資訊； 3）計算效率：作

列表 use nbsp intel attr Language http comment 事件一、說明 HTML5中引入了video標簽用於方便的在瀏覽器中播放視頻，不在需要對flashPlayer進行依賴，更加輕量級。但在瀏覽器兼容、視頻協議支持方面還有一些需要註意的

這樣的 nvidia 備份 stanford feed 角度靜態圖普通 acc 以作備份，來源http://jiasuhui.com/archives/178954 本文由“新智元”（微信ID：AI_era）編譯，來源：dawn.cs.stanford.edu，編譯：

++ index pan tin code 一個 color 分析 space P3041 [USACO12JAN]視頻遊戲的連擊Video Game Combos https://www.luogu.org/problemnew/show/P3041 分析：

etection物體檢測及分類方法總結這裡蒐集了一些關於物體檢測的方法分析和介紹，看好哪個可以去詳細研究一下，基本都有論文或程式碼的連結。這裡是簡述各種方法，下面有詳細敘述 ========DPM========= 使用傳統的slider window的方法計算量非常大 =

目錄 aliyun sele 分數 connected 出了 man 領域 turn 計算機視覺領域中，目標檢測一直是工業應用上比較熱門且成熟的應用領域，比如人臉識別、行人檢測等，國內的曠視科技、商湯科技等公司在該領域占據行業領先地位。相對於圖像分類任務而言，目標檢測會更加

該方法是基於全域性對比度的。計算畫素p在整個影象上的全域性對比度。公式1如下：詳細演算法見點選開啟連結該方法使用以下技巧加速全域性對比度的計算：（1）利用直方圖對畫素按照特徵值歸類。很多特徵的特徵值都被規格化為[0，255]的整數以便於計算。可以按照特徵值統計直方圖。

一、流行排序給定一個數據集,m為特徵維數，其中一些資料被標記為查詢物件。定義排序函式，相對於查詢物件給每個資料分配排序得分，將f看成一個向量。定義指示向量，為查詢物件時，否則，。圖模型G=(V,E)，圖

一.論文合集 1.Video Salient Object Detection via Fully Convolutional Networks 論文地址:https://arxiv.org/pdf/1702.00871.pdf 程式碼地址：https://github.com/weng

前言：CVPR2018會議論文集已經公示（CVPR2018全部論文集連結），本文對顯著性目標檢測領域的6篇進行了整理，將這幾篇論文的主體思想彙總起來，供大家一起學習。一、論文列表： 1.《Flow Guided Recurrent Neural Enc

這塊的工作一直在跟，一直沒有整理，看到別人整理的資料不錯，先加入作者連結： http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8657176點選開啟連結 1. 早期C. Koch與S. Ullman的研究工作. 他們提出

不分先後，慢慢更新： 1）孫劍：曠視科技首席科學家主頁 2）加州大學，聖地亞哥分校電氣和計算機工程 Nuno Vasconcelos 教授主頁 3）南開大學，程明明主頁 4）伯克利大學，計算機視覺組主頁 5）Haibin Ling (凌

AUC預備知識： 1. 常用來評價一個二分類器的優劣。 2. 很多學習器是為測試樣本產生一個實值或概率預測，然後這個預測值與一個分類閾值進行比較，若大於閾值則為正類，否則為反類。 3. 實際上，根據這個實值或概率預測結果，可以將測試樣本進行排序，"最可能"（實值或概率預

1. 參考文獻Guo C, Ma Q, Zhang L. Spatio-temporal Saliency detection using phase spectrum of quaternion fourier transform[J]. 2008:1-8.2. 模型實現2

以上內容來源自南開大學程明明老師的博士論文，程老師主頁上的相關程式碼：http://mmcheng.net/zh/salobj/ 以上內容只是個人收集整理便於日後學習，版權歸相應作者所有。如有侵權，請聯絡[email protected]馬

FT演算法來自文獻：《Frequency-tuned Salient Region Detection》 FT演算法由Achanta等提出，利用顏色特徵的中央-周邊運算元來得到顯著圖。其求解過程非常簡單：其演算法原理如下圖所示：原理比較簡單：