OpenSALICON公司 swMATH ID: 25869 软件作者: 克里斯托弗·李·托马斯 描述: OpenSALICON是下面引用的SALICON-显著性模型的开源实现。Huang,X.、Shen,C.、Boix,X.和Zhao,Q.(2015)。SALICON:通过调整深度神经网络减少显著性预测中的语义差距。在《IEEE国际计算机视觉会议论文集》(第262-270页)中:上下文中的显著性(SALICON)是一项旨在理解和预测视觉注意力的持续努力。传统的显著性模型通常依赖低层图像统计来预测人类注视。虽然这些模型的表现明显好于偶然性,但模型预测和人类行为之间仍有很大差距。这种差距主要是由于模型在预测具有强烈语义内容的注视时的能力有限,即所谓的语义差距。本文重点研究了基于深度神经网络(DNN)的体系结构来缩小语义鸿沟。它利用了为对象识别预先训练的DNN中编码的高级语义的表示能力。两个关键部分是使用基于显著性评估指标的目标函数微调DNN,以及在不同图像尺度上集成信息。我们将该方法与6个公众眼球跟踪基准数据集上的14个显著性模型进行了比较。结果表明,我们的DNN可以自动学习显著性预测的特征,这些特征大大超过了最新技术。此外,我们的模型在MIT300挑战集的所有七个指标中排名第一。 主页: https://github.com/CLT29/OpenSALICON网站 源代码: https://github.com/CLT29/OpenSALICON网站 相关软件: TensorFlow公司;Matlab公司;微笑者;码头工人;太阳;萨尔根;深度凝视II;卡费;gbvs(gbvs);显著性基准;心理物理工具箱;巨浪 引用于: 1文件 4位作者引用 1 戴维·阿克塞尔 1 毛里西奥·德尔布雷西奥 1 Thibaud Ehret公司 1 Jean-Michel,莫雷尔 连载1篇 1 数学成像与视觉杂志 在2个字段中引用 1 计算机科学(68至XX) 1 信息与通信理论、电路(94-XX) 按年份列出的引文