cvpr-13-显著性论文速读.pptx

CVPR 13 显著性论文(lùnwén)速读;文章覆盖(fùgài)情况;文章(wénzhāng)列表;Hierarchical Saliency Detection;步骤(bùzhòu);实验(shíyàn)设置;实验(shíyàn)结果;Learning video saliency from human gaze using candidate selection;图像(tú xiànɡ)与视频显著性差异;静态、动态(dòngtài)及语义候选;视线(shìxiàn)转移动力学建模;实验(shíyàn)设置;实验(shíyàn)结果;Looking Beyond the Image: Unsupervised Learning for Object Saliency and Detection;算法(suàn fǎ)流程图;采样(cǎi yànɡ)策略;实验(shíyàn)设置;实验(shíyàn)结果;显著性图结果(jiē guǒ);Saliency Aggregation: A Data-driven Approach;显著性方法(fāngfǎ)及其互补性;显著性整合(zhěnɡ hé)方法;特定(tèdìng)图像的显著性整合;实验(shíyàn)设置;实验(shíyàn)结果;两个数据集上的定量(dìngliàng)结果;更多的结果(jiē guǒ);Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking;算法(suàn fǎ)流程图;图像过分割(fēngē)与图构建;背景先验计算及物体(wùtǐ)在边界上;算法(suàn fǎ)流程;实验(shíyàn)结果;实验(shíyàn)结果;Salient Object Detection: A Discriminative Regional Feature Integration Approach;方法(fāngfǎ)的框架;区域(qūyù)特征描述;学习(xuéxí)方法与多层显著整合;实验(shíyàn)设置与结果;参数(cānshù)敏感性和特征重要性;PR、ROC及AUC值;定性(dìng xìng)对比;What Makes a Patch Distinct?;模式与颜色差异(chāyì)示例;模式(móshì)区分度定义;模式(móshì)区分度的性能与运行效率;颜色(yánsè)区分度定义;实验(shíyàn)设置与结果;模式(móshì)、颜色及中央偏向整合;定量(dìngliàng)结果与性能排序;时间(shíjiān)效率对比;第五十二页，共54页。;第五十三页，共54页。;总结与研究(yánjiū)趋势