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。...摘 要 & 概 述 为了有效地检测视频中的显著区域，提出了一种深度学习模型。它解决了两个重要的问题：(1)深度视频显著性模型训练，缺乏足够大的像素标注视频数据；(2)快速视频显著性训练和检测。...根据显著性模型的输入，将显著性模型进一步分为静态模型和动态模型。在本次讲解中中，我们的目标是检测视频中的突出目标区域。...近年来，显著性检测的边界已经扩展到捕获相关图像/视频之间的共同显着性，用视频序列或场景理解推断显着性事件。然而，上述方法与传统的显著性检测方法存在显著差异，特别是考虑到它们的目标和核心困难。 W....视频显著性检测 框架概述 在下面详细介绍之前，我首先对深度视频显著性模型进行概述。在较高的层次上，将视频帧输入到神经网络中，网络依次输出显著性映射，其中较亮的像素表示更高的显著性值。
基于深度学习的显著性目标检测研究思路 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...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。...显著性检测是发现显著目标具有非常大的尺度变化，故而针对多尺度特征的提取和学习成为了显著性目标检测模型中被探讨最为频繁的内容。...小结 RGB图像的显著性目标检测任务形成了上述4种技术路线。...参考 [1].基于深度学习的显著性目标检测综述
人类视觉注意力检测研究起源于认知心理学和神经科学，包括人眼关注点检测和显著性目标检测。...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...显著性检测的主要研究方向: 目前基于深度学习的显著性目标检测研究方向大致可以分为：RGB图像显著性目标检测、RGB⁃D/T（Depth/Thermal）图像显著性目标检测、视频显著性目标检测、协同显著性目标检测以及光场图像显著性目标检测多个方向...显著性目标检测的难点 在计算机视觉中，显著性目标检测通常包含以下2个阶段：一是检测最为显著的目标，二是精确分割显著目标所在的区域。...显著图边界模糊 为了实现高质量的显著性目标检测，精确的边缘检测是关键基础，在显著性目标检测的其他分支中均面临这一挑战。
简介 这是一篇关于显著性检测的文章，作者是秦雪彬大佬，CVPR2019 BASNet的作者。...文章是关于显著性检测的，但其效果突出被用于分割、抠图等领域，也取得了卓越的效果，详情参见GitHub 不断有新的应用出现。文章提出了一种两级嵌套的U-Net结构的网络：U^2 Net。
目录 显著性与人眼视觉系统 显著性与视频编码 显著性区域滤波器 基于显著性的码率控制 显著性区域检测 实验结果 结论 显著性与人眼视觉系统 显著性是某些事物突出的特性。...由于人眼存在视觉聚焦机制，在观看一张图片时，主要的观察对象也是图片中的显著性部分。因此可以在视频编码中利用显著性检测，进一步针对人眼视觉的冗余信息进行消除。...在显著性区域的划分上，可以使用现有的成熟的显著性检测模型来实现不同区域的定义。并且，在编码过程中，也可以利用显著性检测的相关信息来辅助编码的过程。 下图展示了基于显著性的感知视频编码流程。...显著性区域检测模型 在具体计算显著性图时，由于模型所需的输入图片大小为 。因此首先需要将输入的视频帧下采样到该分辨率后输入到模型，再将输出的显著性图上采样回原始的分辨率。...在实验过程中，所选择的编码器为 HEVC, 并选用有多样化内容的视频序列作为测试集，且视频的分辨率限制在 1080p。 下图展示了测试序列的显著性检测结果。
前言 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...显著性检测工作往往伴随这其他工作，比如分割，分割可以基于显著性检测的结果来进行分割，进而把突出对象分割出来。...本来是想做缺陷检测来着，但一不小心看了两天的显著性检测论文，所以出四篇文章分享四个显著性检测算法：LC/HC/AC/FT 这四个算法都特别特别简单，而且得益于网络的发达以及前辈的总结，学起来简直不能再容易了...所以公式也就很明了了： S(p)就是显著性值，d(p,q)就是像素p距离q的距离，I就是整幅图像。 这个显著性检测数学模型就是这么简单。...所以的方法检测效果不够好 算法实现 算法流程： 计算图像特征值的直方图 遍历图像计算特征值距离矩阵D 为每一个对应像素值分配显著值，得到显著图 将显著图归一化到[0,255]范围内并显示 具体代码： void
HC仅仅是考虑了颜色特征，而RC考虑了空间特征。我们上一篇文章介绍的LC算法就是仅考虑了颜色特征。
显著性区域检测用到的更多的是低频部分的信息。 在实际进行计算时，FT方法使用窗口5*5的高斯平滑来实现对最高频的舍去。...像素的显著性可以用下面公式计算： 其中，Iu为图像的平均特征，使用Lab颜色特征，后一项为像素p在高斯平滑后的Lab颜色特征，||....(colorM[0] - gray[c]); } normalize(sal, *dst, 0, 1, NORM_MINMAX); } } 算法效果 THE END 四个显著性检测算法到此就更完了...，这四个是最最最简单的了，但也足够对显著性检测有个认识了。...除了AC/FT/HC/LC这四个，还有很多经典的显著性检测算法，但不打算写了，这要写啥时候写的完... ...
Mat * dst) { Mat img3f; (*src).convertTo(img3f, CV_32FC3, 1.0 / 255);//归一化在0-1之间表示统计的概率分布 // 存储显著性图...radius++; //计算MeanR2 blur(MeanR2, MeanR2, Size(radius, radius), Point(-1, -1)); //遍历像素值计算像素的显著性...(r); for (int c = 0; c < Width; c++, lab += 3, lab2 += 3) { //三个尺度累加到s[]显著性图中
作者 | 南开大学 程明明、依图科技 颜水成 译者 | 刘畅 责编 | Carol 封图 | CSDN 下载自视觉中国 显著性目标检测模型通常需要花费大量的计算成本才能对每个像素进行精确的预测，因此这使得其几乎不适用于低功耗的设备...利用gOctConv，本文构造了一个非常轻量的模型，即CSNet，该模型在公开的显著性检测基准数据集上，仅使用大型模型约0.2％的参数（100k），即可获得相同的性能。源代码会在文末公开。...引言 显著性目标检测（SOD）是一项非常重要的计算机视觉任务，它在图像检索，视觉跟踪和弱监督语义分割中有多种应用。...2.实验结果 图5显示了使用本文提出的轻量级CSNet进行显著性检测的可视化结果。 3.固定通道数 VS 可学习的通道数 特征提取器仅由ILBlocks组成。...本文建立了一个非常轻量级的模型CSNet，该模型在公开的显著性物体检测基准上，相较于大模型，可在仅使用约0.2%参数（100K）的情况下，保持相似的性能。
导读：目前先进的显著性目标检测方法在很大程度上依赖于卷积神经网络架构。而我们选择从序列到序列的角度来重新思考这个任务，通过建模长范围依赖来进行显著性预测，这是无法用卷积实现的。...我们提出的VST模型在RGB和RGB-D显著性检测两个任务上都超过了先前的方法。...因此，将 Transformer 引入显著性检测来探索全局长范围依赖是非常可行的。 但是将 ViT应用于显著性检测并不容易。...受到先前利用边缘检测来提高显著性检测性能的方法的启发，设计了多任务解码器，通过引入显著性 token 和边缘 token 来实现同时进行显著性检测和边缘检测。...如此一来，这两个任务相关的tokens可以通过与patch tokens的交互中学习到与图像相关的显著性检测和边缘检测模式。
显著性检测概念 ?...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。...RC详解 除了对比度之外，区域与空间关系在显著性检测中也扮演重要作用，高对比邻近周围通常是显著性区域一个很强的证据，HC是计算像素级别的显著性值，计算开销比较大，基于区域对比度分析的显著性检测通过定义每个区域与其他区域的相似度权重得到区域显著性值...，完成显著性检测。
本文是收录于CVPR2020的有关显著性目标检测的文章，主要的创新点在特征聚合操作，可以迁移到其他需要融合深层和浅层特征点的任务中。代码已开源并在不断维护中，值得学习！...论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.09062.pdf 代码地址：https://github.com/lartpang/MINet 基于深度学习的显著性目标检测方法取得了很大的进步...，然而，物体的尺度变化和类别的未知一直是显著性目标检测任务的挑战，这些与多层次和多尺度特征的利用紧密相关。...简介 显著性物体检测（Salient object detection ，SOD）旨在区分视觉上最明显的区域。...在数据驱动的深度学习方法的帮助下，它正在快速增长，并已应用于许多计算机视觉领域，例如视觉跟踪，图像检索，非照片级渲染，4D显著性检测，无参考的合成图像质量评估等。
Ⅱ.相关工作 在本节中，我们首先总结了图像和视频中视觉显著性检测的相关工作，然后我们讨论一些计算 3D 网格和点云的视觉显著性的工作。...除了将显著性检测应用于二维图像外，它还应用于视频等其他数据；例如，在[35]中，提出了一种视频显著性检测算法，该算法融合了基于运动线索的颜色显著性以获得低秩连贯性线索，然后用它们来指导时空显著性扩散；在...除了视频显著性检测之外，最近的工作还专注于对包含 3D 信息的图像进行显著性检测，例如 RGB-D 图像和全景图像；前者代表一张 RGB图像及其对应的深度图像，而后者则记录了3D世界中的整个场景；对于RGB-D...，可以通过选择聚焦于最显著对象的视角来导航 360 度视频。...网格简化 高细节模型呈现更逼真的场景，通常出现在游戏和视频中。
软件实现遗传相关计算 3.1 数据格式 前三列是系谱，有3个性状： y1, y2, y3 , 想要计算y1和y3的遗传相关，并用LRT检验显著性 ? 3.2 计算加性方差逆矩阵 ?...3.3 构建模型 LRT检验中，需要构建两个模型，一个考虑加性协相关的模型（us矩阵），一个不考虑加性协相关的模型（diag矩阵），然后使用LRT检验做分析，查看显著性，即为相关的显著性分析。...软件实现遗传相关显著性LRT检验 定义： ? 代码实现： ? 结果可见，遗传相关不显著。 5....trait_y3:y3 289.76086 399.43870 0.7254201 P 0.2 # 检测遗传相关的显著性 lrt.asreml(mod1,mod2) # Likelihood
之前文章目标检测API 已经介绍过API的基本使用，这里就不赘述了，直接上本次内容的代码了，添加的内容并不多。...： 更新一个独立的检测现有视频脚本,这样可以方便在任意路径使用： from moviepy.editor import VideoFileClip from IPython.display import...# 修改的剪辑图像被组合成为一个新的视频 white_clip.write_videofile(white_output, audio=False) HTML(""" """.format(white_output)) 上面的对现有的视频中目标进行检测的，那么怎样实时的对现实生活中的目标进行检测呢...Image from utils import label_map_util from utils import visualization_utils as vis_util ''' 检测视频中的目标
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。...视觉显著性检测技术通过突出显示关键的视觉信息，帮助系统更快地识别出对驾驶任务有重要影响的物体或事件。II. 视觉显著性检测技术原理在视觉显著性检测技术中，显著性特征和显著性映射是构建算法的核心部分。...II.A 显著性特征显著性特征的提取是显著性检测的第一步。这些特征可以基于图像的不同属性，如颜色、纹理、形状等。颜色特征颜色是最容易区分物体与背景的显著性特征之一。...，如阈值分割、形态学操作等，以改善显著性检测的结果。...III.A 行人检测行人检测通常涉及到使用显著性检测来快速定位图像中的行人区域，然后使用分类器进行验证。
摘要：图像的特征对于显著性目标检测非常重要。现有的方法主要集中在设计复杂的结构以合并多级特征并滤除混乱的特征。...这篇论文提出了一个新的渐进式特征打磨网络（PFPN），通过重复使用多个特征打磨模块(FPM)可以检测出具有精细细节的显著目标，且无需任何后处理。...1 介绍&贡献 显著性目标检测旨在提取出图像中最吸引人的区域，已经在计算机视觉中被广泛应用，如视频压缩，视觉跟踪以及图像检索。显著性检测主要依赖于图像语义特征，包括低级特征和高级特征。...这篇文章的贡献如下： 本文提出了一种用于显著目标检测的渐进式特征打磨网络以递归方式逐步完善特征。 对于每一个打磨步骤，论文提出FPM来精炼特征，从而保留特征图的尺寸和层次结构。...2 方 法 2.1 整体结构 用于显著性目标检测的渐进式特征打磨网络的整体结构如Figure2所示。 ? 首先，输入图像被喂到骨干网络中提取出多个尺度的特征。
该论文提出了一种多模态显著性波形检测模型，将时间序列分类问题转化为显著性检测问题并应用于睡眠阶段分类。提出模型不依赖于时频特征提取，可以直接从原始信号中探测显著波形服务于高精度的睡眠时间序列分类。...结构流，以检测生理信号中的显著性波形，这受启发于CV中流行的显著性检测模型 ? -Net。 提出了一个多尺度的睡眠过渡规则提取模块，它是由多个不同感受野的空洞卷积组成的，用于捕获多尺度规则。...多模态显著性波形检测网络 SalientSleepNet的总体结构如图3所示，网络的五个关键点如下： 1）双流 ? 结构来捕捉EEG和EOG模态中的显著性波形。...如图6所示我们将结构的逐点输出可视化，这在很大程度上阐明了我们的模型可以检测出多模态输入信号中的显著性波形。总体而言，我们的模型可以检测到这些显著性波形，说明我们的模型在一定程度上是可解释的。 ?...结论 本文提出了一种用于睡眠分期的多模态显著波形检测网络。我们的模型是将 ? -Net模型从视觉显著性检测领域迁移进睡眠分期领域的首次尝试。
于是，显著性目标检测(SOD)任务应运而生，旨在让计算机自动地从给定场景中检测出最吸引人注意的区域或目标[3，4]，已经被广泛应用在了包括图像分割[5]、视频压缩[6]、目标检测[7]在内的大量计算机视觉任务中...经过10余年的发展，显著性目标检测任务已经衍生出包括面向RGB图像的显著性目标检测[8，9]、面向高分辨率RGB图像的显著性目标检测[10]、面向RGB-D图像的显著性目标检测[11]、面向图像组的协同显著性目标...[12]、面向RGB-T图像的显著性目标检测[13]、面向光场图像的显著性目标检测[14，15]、面向全景图像的显著性目标检测[16]、面向遥感图像的显著性目标检测[17]、面向视频序列的显著性目标检测...显著性目标检测技术发展的20年间，已经有一些学者撰写了中文或英文的综述论文对特定子领域的研究进展进行总结，其中，中文综述论文主要集中在RGB显著性目标检测领域[19]、协同显著性目标检测领域[20]、视频显著性目标检测领域...[21]、全景图像显著性检测领域[22]和光场显著性目标检测领域[23]。
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