co-saliency detection | BriefGPT

关键词co-saliency detection

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面向组群分割的统一 Transformer 框架：协同分割，共同显著性检测和视频显著对象检测
该论文提出了一个名为 UFO 的统一框架，通过引入自注意机制和内部 MLP 学习模块，结合图像的空间信息和特征相似性，实现了针对协同分割、协同显著性检测和视频显著性对象检测的多任务单一网络架构，实验结果表明，该方法在精度和速度方面均优于现有
PDF2 years ago
ICCV学习共识感知动态卷积用于协同显著性检测
本文提出了一种新颖的共识感知动态卷积模型，可以显式高效地执行 “汇总和搜索” 过程，从而有效地执行共识图像特征的汇总，并通过多个尺度上的动态卷积进行对象搜索，实验结果表明了所提出方法的有效性。
PDF3 years ago
基于 Co-Attention 全卷积网络的共同显著性检测
本文提出了嵌入了共同注意力模块的全卷积网络框架，称为共同注意力 FCN (CA-FCN)，旨在检测一组相关图像中的共同显著对象。实验表明，CA-FCN 在大多数情况下优于现有算法，同时通过消融研究证明了新共同注意力模块的有效性。
PDF4 years ago
ECCV基于梯度的共同显著性检测
本文提出了一种基于人体行为启发的梯度诱导共同显著性检测方法，并通过共识表示法提取一致的图片信息使得 Co-SOD 网络可以在没有额外像素级注释的情况下在一般显著性数据集上训练。实验结果表明该方法在发现多种前景中的共同显著物体方面取得了最先进
PDF4 years ago
CVPR自适应图卷积神经网络与注意力图聚类用于共同显著性检测
提出了一种新的 GCAGC 方法用于共同显著性检测的任务，通过图卷积网络和注意力图聚类来确定共同的复杂前景对象，采用编码器 - 解码器结构来统一地训练和优化，最终的实验结果表明，在三个共同显著性检测基准数据集上，GCAGC 方法在大多数方面
PDF4 years ago
HSCS: 基于层次稀疏性的 RGBD 图像共同显著性检测
本文提出了一种基于分层稀疏重建和能量函数精化的 RGBD 图像联合显著性检测方法，能够较好地提升图像在整体和局部层面的一致性和稀疏性，对于计算机视觉任务有一定的应用价值。
PDF6 years ago
具有全面信息的视觉显著性检测综述
本论文综述不同类型的显着性检测算法，并总结现有方法的重要问题，分析了存在的问题和未来的工作。此外，简要介绍了评估数据集和定量测量，并进行了实验分析和讨论，以提供不同显著性检测方法的整体概述。
PDF6 years ago
RGBD 图像的迭代共同显著性框架
本文提出了一种基于迭代的 RGBD 共同显著性框架，其中使用现有的单一显著性图作为初始化，并通过使用一个精炼周期模型生成最终的 RGBD 共同显著图。该方法可以有效地将任何现有的 2D 显著性模型用于 RGBD 共同显著性场景，并使用深度信
PDF7 years ago
基于多约束特征匹配和交叉标签传播的 RGBD 图像共同显著性检测
本文提出了一种基于 RGBD 图像的共同显著性检测模型，它利用深度信息来增强共显性的识别，并利用多约束特征匹配来计算图像间的约束关系，然后采用 Cross Label Propagation（CLP）优化方案在单图和多图间交叉地优化内部和外
PDF7 years ago
IJCAI基于群体的深度共同显著性检测
本文提出了一种基于全卷积神经网络（FCN）的端到端的分组式深度连通区域共同显著性检测方法，通过学习卷积神经网络中基于语义感知的图像表示来捕捉组图像的组间交互信息，进而发现组间特征表示和单图像特征表示之间的协作和交互关系，并将其模拟在协作学习
PDF7 years ago