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Dual Low-Rank Pursuit: Learning Salient Features for Saliency Detection
2017年03月14 - 文章:Saliency Detection by multitask sparsity pursuit, TIP,是同一作者;另一篇是刘光灿老师提出的LRR低秩表示模型,Robust Subspace
论文阅读:DHSNet: Deep Hierarchical Saliency Network for Salient Object Detection
2018年09月29 - of the layers whose features are utilized in the HRCNN are shown. The name of each step-wise saliency map
【谷歌翻译】【TIP17】Video Saliency Detection via Spatial-Temporal Fusion and Low-Rank Coherency Diffusion
2018年05月20 - , and W. Yu, “Moving object detection by detecting contiguous outliers in the low-rank representation
Non-Local Deep Features for Salient Object Detection
2018年11月08 - 前言: 这篇论文是2017年cvpr顶会的论文,该论文文笔很优美,读起来很舒服。这篇论文的作者是厦门大学的Zhiming Luo。 摘要: 作者指出:对于处理具有复杂背景的图像,传统的方法
基于对比度滤波的显著区域检测-SF(Saliency Filters: Contrast Based Filtering for Salient Region Detection
2017年07月03 - 详见点击打开链接 抽象化:将图像分解成由其平均颜色表示的紧凑,感知均匀的元素。 元素保存相关结构,并抽出不需要的细节。 唯一性:在某些方面从其他地区脱颖而出的区域引起了我们的注意,因
阅读图像显著性检测论文四:Saliency Filters Contrast Based Filtering for Salient Region Detection
2016年12月14 - 。 4、Saliency Assignment(计算最终的显著性图) 现在我们手中得到的是每个元素的U和D,首先将U和D都归一化到[0,1]这个区间来,便于对二者同时进行运算。作者在实验中发现相比于U而言,D
图像显著性论文(六)—Saliency Filters Contrast Based Filtering for Salient Region Detection
2014年10月30 - 本文方法的优越性,方法如下:结果如下参考资料1、Saliency Filters Contrast Based Filtering for Salient Region Detection
学习笔记:Salient Object Detection via Multiple Instance Learning(二)
2018年04月03 - ,由于目标可以由多个适种中的边框选中,所以删除大边框不会由有影响。 Criterion 2: Screen out the boxes without salient seeds.
学习笔记:Salient Object Detection via Multiple Instance Learning (三)
2018年04月03 - 生成的多级自适应阈值来标记每个超像素。最后用下面的式子更新 saliency maps。 t次迭代完后就得到了最后的显著性区域
Saliency Detection by Multi-Context Deep Learning 读后笔记
2015年10月11 - /openaccess/content_cvpr_2015/html/Zhao_Saliency_Detection_by_2015_CVPR_paper.html 摘要 问题:低层次的显着性线索

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