基于Keras实现的代码文档 (图+说明) "Deep Inside Convolutional Networks: Visualising Image Classification Models and Saliency Maps" saliency map即特征图,可以告诉我们图像中的像素点对图像分类结果的影响. 计算它的时候首先要计算与图像像素对应的正确分类中的标准化分数的梯度(这是一个标量).如果图像的形状是(3, H, W),这个梯度的形状也是(3, H, W):对于图像中的

Neural activities in V1 create a bottom-up saliency map 本文证明了人类的初级视皮层可以在视觉信息加工的非常早期阶段,生成视觉显著图,用以引导空间选择性注意的分布.这一发现挑战了传统注意理论,相关成果公布在神经科学注明期刊Neuron杂志上. 文章的通讯作者是北京大学感知与智能教育部重点实验室方方教授,第一作者是心理学系博士生张喜淋.研究合作者包括伦敦大学学院(University College London)李兆平教授和中科院生物物理所周

This is a highly-cited paper. The context aware saliency proposed based on four principles, which can be explained as follows: 1. Areas that have distinctive colors or patterns should obtain high saliency; 2. Frequently occurring features should be s

Spationtemporal Saliency Detection Using Textural Contrast and Its Applications Last Edit 2013/12/3 一点题外话:      最近才把研究方向定下来了,视频显著性.导师给了30篇相关文献,让我仔细研读,了解paper的思路.为了督促自己,要求自己将读过的文献都做一点相关的总结.因为CSDN博客不能设立私密空间,若有网友看到我写的东西,希望指正,毕竟我还是一个初学者,对于这个研究方向还是太熟悉,写这个

AUC_shuffled.m function [score,tp,fp] = AUC_shuffled(saliencyMap, fixationMap, otherMap, Nsplits, stepSize, toPlot) % saliencyMap is the saliency map % fixationMap is the human fixation map (binary matrix) % otherMap is a binary fixation map (like fi

calcNSSscore.m function [ score ] = calcNSSscore( salMap, eyeMap ) %calcNSSscore Calculate NSS score of a salmap % Usage: [score] = calcNSSscore ( salmap, eyemap ) % % score : an array of score of each eye fixation % salmap : saliency map. will be re

步骤1:先定义KLdiv函数: function score = KLdiv(saliencyMap, fixationMap) % saliencyMap is the saliency map % fixationMap is the human fixation map map1 = im2double(imresize(saliencyMap, size(fixationMap))); map2 = im2double(fixationMap); % make sure map1 and

Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking https://www.yuque.com/lart/papers 本文不是按照之前的论文那样, 考虑显著性目标与背景之间的对比度, 而是通过使用流形排序方法, 来使用前景/背景线索对图像元素(像素或者区域)进行排序.  在这种方法中, 图像元素的显著性是基于它们与给定种子/查询的相关性来定义的. 我们将图像表示为一个以超像素为节点的闭环图.这些节点的排序是基于与背景和前景查询的相似性,基于关

Saliency Detection: A Spectral Residual Approach 题目:Saliency Detection: A Spectral Residual Approach 作者:Xiaodi Hou, Liqing Zhang 领域:显著性目标检测 类型:新视角, 新方法 概述 The ability of human visual system to detect visual saliency is extraordinarily fast and reliab

Learning to Promote Saliency Detectors 原本放在了思否上, 但是公式支持不好, csdn广告太多, 在博客园/掘金上发一下 https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning 缩写标注: SD: Saliency Detection ZSL: Zero-Shot Learning 关键内容: 没有训练直接将图像映射到标签中的DNN.相反,将DNN拟合为一个嵌入函数,以将像素和显著/背景区域的属性映射到度量空间.

视觉显著性检测(Visual saliency detection)指通过智能算法模拟人的视觉特点,提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域). 视觉注意机制(Visual Attention Mechanism,VA),即面对一个场景时,人类自动地对感兴趣区域进行处理而选择性地忽略不感兴趣区域,这些人们感兴趣区域被称之为显著性区域.如图所示,当看到这幅图像时,图中的四个人最能引起人的注意. 人类视觉注意机制有两种策略: 1)自底而上基于数据驱动的注意机制 仅受感知数据的驱动,将人的视点指导到场

SalGAN: Visual saliency prediction with generative adversarial networks 2017-03-17 摘要:本文引入了对抗网络的对抗训练机制来进行显著性物体的预测.虽然我们老板很不喜欢显著性,但是,做显著性检测的人还是会说:这是有意义的.如本文说的:恩,显著性可以作为 soft-attention,来引导其他计算机视觉任务的进行,也可以直接引导 marketing 领域. 本文区别于其他方法最显著的地方在于:the usage of

先看几张效果图吧 效果图: 可以直接测试的代码: 头文件: // Saliency.h: interface for the Saliency class.//////////////////////////////////////////////////////////////////////////===========================================================================// Copyright (c) 2009 R

laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC算法 参考论文:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues. Yun Zhai and Mubarak Shah.  P

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj

Awesome Deep Vision  A curated list of deep learning resources for computer vision, inspired by awesome-php and awesome-computer-vision. Maintainers - Jiwon Kim, Heesoo Myeong, Myungsub Choi, Jung Kwon Lee, Taeksoo Kim We are looking for a maintainer

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background

论文题目是STC,即Simple to Complex的一个框架,使用弱标签(image label)来解决密集估计(语义分割)问题. 2014年末以来,半监督的语义分割层出不穷,究其原因还是因为pixel级别的GroundTruth太难标注,因此弱监督成了人们研究的一个热门方向. 作者的核心思想是提出了层层递进的三个DCNN. 具体来讲,作者一共训练了三个网络:Initial DCNN.Enhanced DCNN和Powerful DCNN.分别解释如下: 1 . Initial DCNN:

四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 分类: 图像处理 2014-08-03 12:40 4088人阅读 评论(4) 收藏 举报 salient region detec显著性检测 laviewpbt  2014.8.3 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC

单步检测方法分为两类:anchor-based如ssd.RetinaNet;2)Anchor-free 如DenseBox.UnitBox;anchor-based处理的尺度范围虽小,更精准:anchor-free范围较大,但检测微小尺度的能力低下.anchor-based和anchor-free方法的输出在定位方式和置信度得分方面差异显著.anchor-based方法,ground truth IOU >=0.5锚点被视为正训练样本.锚点框住的区域是人脸的置信度,而不是网络预测的回归框内是人脸