显著性就是可以快速引起你注意的对象或者物体，在图像或者视频中显著性检测的结果往往是图像或者视频中对象，在神经学科中显著性检测被描述为注意力机制，目的是聚焦或者缩小看到的对象场景重要部分，显著性检测可以自动处理图像中对象表示。显著性检测可以让对象检测，图像分割等算法更加聪明与高效的工作。
作为视觉注意力机制在目标分割任务上的延拓，并作为计算机视觉任务中非常重要的预处理步骤之一，显著性目标检测在立体匹配、图像理解、动作识别、视频检测和分割、语义分割、医学图像分割、目标跟踪、行人重识别、伪装目标检测以及图像检索等领域中发挥着非常重要的作用，如图1所示。由此可见，显著性目标检测有着广泛的应用价值和重要的研究意义。
导读：自然场景中交通标志牌图像识别的关键技术主要分为检测和识别两大类。其中，为了对目标图像进行准确识别，标志牌感兴趣区域的检测是首先要解决的问题。近年来，交通标志牌检测技术已经成为智能驾驶公交车辆视觉导航系统和计算机视觉领域的热点之一[1-2]。
显著性检测近年来引起了广泛的研究兴趣。这种日益流行的原因在于在各种视觉任务(如图像分割、目标检测、视频摘要和压缩等)中有效地使用了这些模型。显著性模型大致可分为两类：人眼注视预测和显著目标检测。根据输入类型，可进一步分为静态显著性模型和动态显著性模型。
在有雾的情况下，能见度下降，造成许多问题。由于大雾天气，能见度降低会增加交通事故的风险。在这种情况下，对附近目标的检测和识别以及对碰撞距离的预测是非常重要的。有必要在有雾的情况下设计一个目标检测机制。针对这一问题，本文提出了一种VESY(Visibility Enhancement Saliency YOLO)传感器，该传感器将雾天图像帧的显著性映射与目标检测算法YOLO (You Only Look Once)的输出融合在一起。利用立体相机中的图像传感器对图像进行检测，利用雾传感器激活图像传感器，生成深度图来计算碰撞距离。采用去雾算法对基于区域协方差矩阵的显著性图像帧进行质量改进。在改进后的图像上实现了YOLO算法。提出的融合算法给出了Saliency Map和YOLO算法检测到的目标并集的边界框，为实时应用提供了一种可行的解决方案。
视觉显著性检测技术是一种计算机视觉算法，它能够识别图像或视频中最为显著或最容易吸引人类视觉注意的区域。在辅助驾驶系统中，这项技术可以用来识别和优先处理对驾驶安全至关重要的视觉信息，如行人、交通标志、潜在障碍物等。本文将探讨视觉显著性检测技术的原理、在辅助驾驶中的应用，以及面临的挑战和未来的发展方向。
摘要：受人类的视觉注意力机制启发，显著性目标检测任务旨在定位给定场景中最吸引人注意的目标或区域。近年来， 随着深度相机的发展和普及， 深度图像已经被成功应用于各类计算机视觉任务， 这也为显著性目标检测技术提供了新思路。通过引入深度图像， 不仅能使计算机更加全面地模拟人类视觉系统， 而且深度图像所提供的结构、位置等补充信息也可以为低对比度、复杂背景等困难场景的检测提供新的解决方案。鉴于深度学习时代下RGB-D显著目标检测任务发展迅速，旨在从该任务关键问题的解决方案出发，对现有相关研究成果进行归纳、总结和梳理，并在常用RGB-D SOD数据集上进行不同方法的定量分析和定性比较。最后， 对该领域面临的挑战及未来的发展趋势进行总结与展望。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8726371
目前，基于卷积神经网络架构的先进的显著性检测方法虽然已经取得了很好的效果，但是在学习全局信息方面仍存在一定缺陷。对于显著性目标检测而言，全局上下文信息和全局对比度非常重要。
显著性检测，顾名思义，就是提取一幅图像中的突出对象，灵感就来自于人的视觉特性，如果一张底色纯白，中间一块黑色的纸，那人眼的注意力肯定就会在黑色部分，而显著性检测就是计算图像的显著性图，突出部分显著性图的值就高。
一个显著性目标检测模型能取得较好的效果至少应该满足以下3个标准：一是好的检测能力，尽量少地遗漏真正的显著区域或错误地将背景标记为显著区域；二是高分辨率，显著图应具有较高的分辨率或全分辨率，以准确定位显著目标并保留原始图像信息；三是高计算效率，作为其他任务的前置阶段，能够快速检测到显著区域。基于不同数据源的显著性目标检测方法研究思路也主要围绕以上3个方面展开，对检测模型的性能进行不断优化和提升，如图6所示。
本文探讨了四种显著性检测算法及其在图像处理中的应用。首先介绍了显著性检测的背景和意义，然后详细阐述了基于高斯差分（OGD）、全局统计（GS）、局部自适应（LOA）和自适应阈值（AT）四种显著性检测算法的原理和实现。文章还对各种算法的优缺点进行了分析，并通过实验对四种算法的性能进行了评估。
视觉显著性包括从下而上和从上往下两种机制。从下而上也可以认为是数据驱动，即图像本身对人的吸引，从上而下则是在人意识控制下对图像进行注意。科研主要做的是从下而上的视觉显著性，而从上而下的视觉显著性由于对人的大脑结构作用了解还很肤浅，无法深刻的揭示作用原理所以做研究的人也相对较少。
如今，照片逼真的编辑需要仔细处理自然场景中经常出现的颜色混合，这些颜色混合通常通过场景或对象颜色的软选择来建模。因此，为了实现高质量的图像编辑和背景合成，精确表示图像区域之间的这些软过渡至关重要。工业中用于生成此类表示的大多数现有技术严重依赖于熟练视觉艺术家的某种用户交互。因此，创建如此准确的显著性选择成为一项昂贵且繁琐的任务. 为了填补熟练视觉艺术家的空白，我们利用计算机视觉来模拟人类视觉系统，该系统具有有效的注意力机制，可以从视觉场景中确定最显着的信息。这类问题也可以解释为前景提取问题，其中显着对象被视为前景类，其余场景为背景类。计算机视觉和深度学习旨在通过一些选择性研究分支对这种机制进行建模，即图像抠图、显著目标检测、注视检测和软分割。值得注意的是，与计算机视觉不同，深度学习主要是一种数据密集型研究方法。
随着机器学习的复杂度和影响力不断提升，许多人希望找到一些解释的方法，用于阐释学得模型的重要属性 [1, 2]。对模型的解释可能有助于模型满足法规要求 [3]，帮助从业人员对模型进行调试 [4]，也许还能揭示模型学到的偏好或其他预期之外的影响 [5, 6]。显著性方法（Saliency method）是一种越来越流行的工具，旨在突出输入（通常是图像）中的相关特征。尽管最近有一些令人振奋的重大研究进展 [7-20]，但是解释机器学习模型的重要努力面临着方法论上的挑战：难以评估模型解释的范围和质量。当要在众多相互竞争的方法中做出选择时，往往缺乏原则性的指导方针，这会让从业者感到困惑。
机器学习在应用程序中的广泛使用，引起了人们对潜在安全威胁的关注。对抗性攻击（ adversarial attacks）是一种常见且难以察觉的威胁手段，它通过操纵目标机器学习模型，可能会“悄悄”破坏许多数据样本。
图像在频率域可以分成低频部分和高频部分。低频部分反映了图像的整体信息，如物体的轮廓，基本的组成区域。高频部分反映了图像的细节信息，如物体的纹理。显著性区域检测用到的更多的是低频部分的信息。
人类的视觉感知中，可以非常容易的聚焦于场景的显著性目标，在计算机视觉的很多问题中，也需要类似的机制，可以让计算机更好地理解场景。尤其是人类目的明确的应用场景。
跟大家分享一篇前天新出的非常有意思也有启发的论文 D2D: Keypoint Extraction with Describe to Detect Approach ，该文研究的内容是局部特征提取，在图像匹配、视觉定位、三维重建等领域均显示出了性能提升。
在这个专栏的前面几次文章里面，我给大家介绍了空域的图像处理，还介绍了频域的图像处理。我们可以看到在空域中有时不好解决的问题，或者解决起来比较慢的问题，转换到一个新的表达方式，或者说变换域，即”频域“的时候，有可能解决的比较好。那么有没有除了频域之外的新的变换域呢？答案是肯定的，我们上一篇文章中提到的泊松图像编辑编辑，尤其是其中的泊松融合，就是一个在“梯度域”上进行图像处理的典型方法。回顾一下其中的关键思想，可以用下图中的“引导插值”来描述：
一个光场显著性分析基准数据集，名为HFUT Lytro，由255个光场组成，每个光场图像生成的图像范围从53到64个，其中跨越了多个显著性检测挑战，如遮挡、杂乱背景和外观变化。
本文为 2018 年 5 月 11 日在微软亚洲研究院进行的 CVPR 2018 中国论文宣讲研讨会中第 5 个 Session ——「Segmentation, Detection」环节的三场论文报告。
显著性是某些事物突出的特性。对于图片来说，当图片的内容不是很复杂时，显著性区域可以比较容易的划分出来。一般来说，在图片中存在运动物体、前景物体、以及不相关的物体时，会导致显著性检测的结果更容易出现问题。
睡眠阶段分类对于睡眠质量评估和疾病诊断至关重要，睡眠专家通常利用视觉检查的方式对原始睡眠信号进行特征波形的标注和人工分类，但人工标注费时费力且容易受到主观意识的影响。因此，大多数深度学习的方法为了自动化进行睡眠阶段分类，通常提取时频特征间接捕获显著性的特征波形进行分类。
腾讯多媒体技术专栏 伴随手机等智能设备的广泛使用以及短视频平台的兴起，越来越多的“竖屏”视频开始占据人们的视野。目前，许多“竖屏”视频仍是由16:9等宽高比的“横屏”视频剪辑而成，然而传统的静态裁剪和补充黑边等视频宽高比转换算法已经不能满足用户对横屏到竖屏的内容转换需求。对此，多媒体实验室“智媒”平台提出了一种基于显著性的视频裁剪方法，它可以根据视频的内容实现横屏到竖屏的自动裁剪。与竞品相比，本文方法可以获得更智能、更稳定的裁剪结果。 1、背景 1.1背景介绍 快速发展的智能传感器和多媒体技术让人们
机器之心发布 机器之心编辑部 在正在进行的 CVPR 2021 上，快手有多篇论文被接收，涵盖三维视觉、目标检测、视频目标分割、人脸伪造技术检测等热门研究领域。 计算机视觉和模式识别领域的顶级会议 CVPR 正在进行中，本次大会接收率为 23.7%，其中快手有 14 篇论文被接收，这也是快手在国际视觉技术相关领域顶级会议上中稿最多的一次，研究成果数量的阶段性爆发标志着快手产学研合作从探索期逐步进入成熟期。 此次快手的中稿论文，涵盖了三维视觉、目标检测、视频目标分割、人脸伪造技术检测等热门研究领域，部分研究成
摘要随着低成本、紧凑型2.5/3D视觉传感设备的出现，计算机视觉界对室内环境的视景理解越来越感兴趣。本文为本课题的研究提供了一个全面的背景，从历史的角度开始，接着是流行的三维数据表示和对可用数据集的比较分析。在深入研究特定于应用程序的细节之前，简要介绍了在文献中广泛使用的底层方法的核心技术。之后根据基于场景理解任务的分类，回顾了所开发的技术：包括全局室内场景理解以及子任务，例如场景分类、对象检测、姿势估计、语义分割、三维重建、显著性检测、基于物理的推理和提供性预测。随后，总结了用于评估不同任务的性能指标，并对最新技术进行了定量比较。最后对当前面临的挑战进行了总结，并对需要进一步研究的开放性研究问题进行了展望。
计算机视觉和模式识别领域的顶级会议 CVPR 正在进行中，本次大会接收率为 23.7%，其中快手有 14 篇论文被接收，这也是快手在国际视觉技术相关领域顶级会议上中稿最多的一次，研究成果数量的阶段性爆发标志着快手产学研合作从探索期逐步进入成熟期。
人每时每刻都在接收海量的信息，例如每秒进入视网膜的数据量就达到了10的10次方比特，但人类会选择性地关注一些任务相关或感兴趣的区域以进一步处理，比如记忆、理解和采取行动等。
这个工作来自于中国香港科技大学和中国香港城市大学。我们知道，随着三维传感器以及相关扫描技术的进步，三维点云已经成为三维视觉领域内一项十分重要的数据形式。并且随着深度学习技术的发展，许多经典的点云深度学习处理方法被提出来。但是，现有的大多数方法都关注于点云的特征描述子学习。并且，在稠密的点云数据帧中，如果对所有点云都进行处理，将会带来巨大的计算和内存压力。针对这种问题，提取部分具有代表性的关键点则成为一种自然而且有效的策略。但是，什么样的点可以称为三维点云中的关键点呢？这个问题仍然是一个开放的、没有明确答案的问题。
导语 一个帖子在用户点进去观看之前，能被用户捕捉到的信息只有封面缩略图、标题、作者等少量信息，这些因素直接决定了用户是否愿意点击该帖。一个好的封面能明显提高用户的点击欲，而对于不少UGC内容的帖子，用户也不会去指定封面，这时智能提取封面就显得尤为重要。 对于资讯类App，从文章的配图中选择1-3张图片并裁剪出适合区域作为封面，是一种很常见的场景。这里会涉及到两个问题：如何从多张图片中选择质量较高的前几张图作为封面？挑选出来的图片宽高比可能与封面要求的比例不符，如何从图中裁剪出适合的区域呈现给用户？ 本
来源：极市平台本文共3400字，建议阅读5分钟鉴于显著性目标和伪装目标研究的相似性，本文作者将显著性目标与伪装目标合在一起进行研究，文章重点是特征提取网络与特征融合技术，主要介绍了三种方法EGNet，PFANet和SINet。 在自然界中许多生物都具有“伪装”的本领，变色龙能够根据周遭的环境来调整自身颜色以达到其“伪装”的目的；狮子将身体“伪装”在草丛之中而伺机等待猎物的靠近；蝴蝶躺在与自身颜色相近的树干上一动不动以躲过天敌的伤害。生物学家将这类伪装方式称为背景匹配，即动物为避免被识别，会尝试改变其自身颜
通知：这篇推文有18篇论文速递信息，涉及图像分割、目标检测、图像分类、显著性检测、姿态估计和GAN等方向 前文回顾： [计算机视觉] 入门学习资料 [计算机视觉论文速递] 2018-03-11 [计算机视觉论文速递] 2018-03-09 图像分割 ---- [1]《Automatic Pixelwise Object Labeling for Aerial Imagery Using Stacked U-Nets》 Abstract：航空影像中物体标记的自动化是一项计算机视觉任务，具有许多实际应用
不仅登上了GitHub热榜，收割了2.8k星标，还被顶会ICPR 2020 选中。更关键是，这项研究的一作还是北大校友——秦雪彬。
通知：这篇推文有13篇论文速递信息，涉及图像分割、SLAM、显著性、深度估计、车辆计数等方向 往期回顾 [计算机视觉] 入门学习资料 [计算机视觉论文速递] 2018-03-18 [计算机视觉论文速递] 2018-03-16 图像分割 [1]《Training of Convolutional Networks on Multiple Heterogeneous Datasets for Street Scene Semantic Segmentation》 Abstract：我们提出了一种具有分层分
铅笔素描肖像生成已出现作为Alberta大学的U²-Net的一个有趣和流行的新应用。自用于显著目标检测的新的深度网络架构开源以来，该项目的GitHub页面在三天内收到了超过2400颗星。
服装图像标注问题是对服装局部属性的详细描述，其需要服装图像的 top-ranked tags 不仅与服装图像内容相关，也要能反映服装的最重要的特征.
程明明，1985年生。2012年博士毕业于清华大学，之后在英国牛津从事计算机视觉研究，并于2014年回国任教，2016年起任南开大学教授，国家“万人计划”青年拔尖人才。其主要研究方向包括：计算机图形学、计算机视觉、图像处理等。已在IEEE PAMI, ACM TOG等CCF-A类国际会议及期刊发表论文30余篇。相关研究成果论文他引10,000余次。其中，显著性物体检测技术被华为Mate 10等旗舰手机作为亮点特性。其研究工作曾被英国《BBC》、德国《明镜周刊》、美国《赫芬顿邮报》等权威国际媒体撰文报道。
分割给定图像中的不同对象一直是计算机视觉领域的一项非常重要的任务。多年来，我们已经看到像 Deeplab 这样的自编码器模型被用于语义分割。在所有分割模型中，仍然有一个名字居于首位那就是U-Net。U-Net 于 2018 年发布，从那时起它获得了巨大的普及，并以某种形式用于与分割相关的几个不同任务。在这篇文章中，我们将介绍2020年发布的一种称为 U²-Net 或 U-squared Net 的 U-net 变体。U²-Net基本上是由U-Net组成的U-Net。
本文介绍 CVPR2023 冠军解决方案，零样本异常分割新突破！论文题目为Winning Solution for the CVPR2023 Visual Anomaly and Novelty Detection Challenge: Multimodal Prompting for Data-centric Anomaly Detection。
来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读9分钟本文为你介绍2020年发布的一种称为 U²-Net 或 U-squared Net 的 U-net 变体。 分割给定图像中的不同对象一直是计算机视觉领域的一项非常重要的任务。多年来，我们已经看到像 Deeplab 这样的自编码器模型被用于语义分割。在所有分割模型中，仍然有一个名字居于首位那就是U-Net。U-Net 于 2018 年发布，从那时起它获得了巨大的普及，并以某种形式用于与分割相关的几个不同任务。在这篇文章中，我们将介绍2020年发布的
全球计算机视觉顶级会议CVPR2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 即将于2020年6月14日-19日在美国西雅图召开。
论文标题：Progressive Feature Polishing Network for Salient Object Detection
Transformer在自然语言处理的几乎所有任务中占据主导地位。近年来，基于Transformer的架构如Vision Transformer(ViT)被引入到计算机视觉领域，并在图像分类、目标检测和图像分割等任务中显示出巨大的前景。
作者：Yifei Huang（黄逸飞）、Minjie Cai（蔡敏捷）、Zhenqiang Li（李振强）、Yoichi Sato（佐藤洋一）
本文分享 ACM MM 2021 论文『Complementary Trilateral Decoder for Fast and Accurate Salient Object Detection』，由北航&鹏城实验室联合提出互补三边解码器网络 CTDNet 用于显著物体检测，在参数更少、速度更快的情况下仍然取得了非常好的分割结果，实现了性能和效率的良好平衡！
在计算机视觉中，红外弱小目标检测是一个重要的方向，但直到近一两年，才开始运用一些深度学习的方法。深度学习自2012年就开始大火，为何近一两年才更多被应用于弱小目标检测？
高分辨率遥感目标检测目前的研究成果主要分为两类，特定目标检测和一般目标检测。特定目标检测主要包括城市[1]、机场[2]、建筑[3]、飞机[4]、舰船[5]-[6]、车辆[7]-[8]、云[9]、海冰[10]等遥感图像中比较重要和有价值的目标。一般目标检测研究的问题主要是目标检测中面临的难题，主要面临的问题主要有：类不平衡[11]、复杂背景[12]、目标的尺度变化[13]、特殊视角[14]-[16]、小目标[17]-[18]等问题。下面分别的一般目标检测和特定目标检测进行介绍(特定目标检测当然还包含其他许多类，这里我们不能一一列出。不少文献还提出了数据集，这里我们只介绍方法。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 进入到2022虎年，LiveVideoStack Meet长沙将于3月19日与大家见面。考虑到当下疫情，本站沙龙将采用线上直播形式。本次分享内容涵盖数字内容生产技术突破、云原生、视频内容检测与ROI编码、深度学习视频编码实践等多方面，干货满满，抓紧报名！ 活动时间：2022年3月19日 14:00-16:30 活动形式：线上直播 讲师与议题 周士琪 芒果TV 视频算法 高级工程师 周士琪，芒果TV视频算法高级工程师。毕业于湖南大学电气与信息工程学院，
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