saliency detection | BriefGPT

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SRAGAN: 基于显著性正则化与关注的生成对抗网络用于中国水墨画生成
将真实照片转化为传统的中国水墨画的问题，提出了将显著性检测结合到无配对图像翻译模型中以规范生成画作的内容信息，实验证明该方法在中国水墨画风格转换方面具有优越性。
PDF2 months ago
AAAI批处理视觉突发流中的视觉吸引力
我们研究了连续脉冲流中的视觉显著性，并提出了一种基于完整脉冲神经网络的循环脉冲转换器框架，通过从连续的时空脉冲流中提取时空特征来实现对二进制脉冲流的有效处理。实验结果表明，我们的循环脉冲转换器框架在捕捉和突出脉冲流中的视觉显著性方面表现出了
PDF4 months ago
强化弱监督语义分割的双重亲和学习增强的辅助任务
提出 AuxSegNet + 框架，使用正好标定过的图片级别标签，通过关联任务 -- 显著性检测和多标签图像分类以及交叉任务亲和学习机制，改进了弱监督语义分割的性能，并在 PASCAL VOC 和 MS COCO 数据集上取得了新的最先进结
PDF4 months ago
联合注意力引导特征融合网络用于表面缺陷的显著性检测
面部缺陷检查在工业生产过程中起着重要作用。尽管基于卷积神经网络（CNN）的缺陷检查方法取得了巨大进展，但仍然面临许多挑战，如缺陷尺度变化，复杂背景，低对比度等。为了解决这些问题，我们提出了一个基于编码器 - 解码器网络的联合注意力引导特征融
PDF5 months ago
MM360 度视频的时空摘要集成系统
该研究提出了一个综合的系统，用于 360 度视频的时空摘要。该系统通过检测显著事件并将其摘要成简洁的摘要来生成视频摘要。研究使用了最先进的 360 度视频显著性检测和视频摘要方法，并包含了一种根据录制过程中使用的静态或移动摄像机分类 360
PDF7 months ago
MMNPF-200: 一种非照相般视频的多模态眼睛注视数据集和方法
为了理解人们如何感知非写实视频中的眼动（即，显著性检测），从而提高媒体制作、艺术设计和游戏用户体验，本研究提出了 NPF-200 这一纯非写实视频的大规模多模态数据集，研究了自然图像与非写实数据之间的差距，并提出了一种称为 NPSNet 的
PDF10 months ago
RGB - 热图像残差空间融合网络用于语义分割
本文提出了一种基于 Residual Spatial Fusion Network 的 RGB-Thermal 语义分割方法，通过采用不对称编码器和 Saliency Detection 生成伪标签来学习 RGB 和热成像的补偿特征，并通过
PDFa year ago
基于显著性引导的少样本细粒度视觉识别互学习网络
本文提出了一种名为 SGML-Net 的框架，用于 few-shot 细粒度视觉识别。它通过利用显著性检测模型强调每个子类别的关键区域，提供了代表性学习的强大先验知识，并在互相学习的范式下实现了有效的转移。实证评估表明，所提出的方法具有优越
PDFa year ago
CVPRSketch2Saliency: 从人类绘画中学习检测显着对象
本研究提出了基于手绘草图的突显性检测模型，并构建了一个基于 2D 关注机制的照片 - to - 草图生成模型，该模型可以从图像生成手绘草图，并且在定位显著物体方面表现优异。
PDFa year ago
CVPR无监督目标定位：观察背景发现物体
从背景入手，在不需要强烈假设对象本身的情况下，提出了一个基于特征检测的模型 FOUND，用于无监督的显著性检测和对象发现，并在这些任务上取得了国际领先的成果。
PDF2 years ago
ECCV全景视觉 Transformer 用于 360 度视频显著性检测
本文提出了一种名为 Panoramic Vision Transformer（PAVER）的新框架，能够使用 Vision Transformer 结合可变形卷积从 360 度视频的局部特征中学习视觉显著性，从而在 Wild360 基准测试
PDF2 years ago
CVPR学习来自像素级嘈杂标签：光场显著性检测的新视角
本文提出了一种使用非监督手工特征显著性方法获取像素级嘈杂标签学习光场显著性的方法，并在多个基准数据集上进行了广泛实验，表明该框架学习的显著性预测与现有的监督学习光场显著性方法相当，其代码可以在 https URL 上获得。
PDF2 years ago
AAAI使用点监督的弱监督显著物体检测
本文采用点监督的方法提出一种新的弱监督显著性物体检测方法，并使用自适应遮罩洪水填充算法生成伪标签，和基于 Transformer 的模型进行训练，同时提出了一种 Non-Salient Suppression（NSS）方法来针对第一轮训练中
PDF2 years ago
IJCAI基于强化学习的稀疏黑盒视频识别模型对抗攻击
本研究提出了基于强化学习的关键帧选择策略和基于显著性检测的关键区域选取方法在黑盒对抗攻击视频识别模型时的应用，有效提高攻击效率和降低设备 / 计算资源的使用成本。
PDF3 years ago
ICCV利用亲和力学习辅助任务进行弱监督语义分割
提出了一种利用弱监督学习的多任务、利用显著性检测和多标签图像分类作为辅助任务的新型网络框架 AuxSegNet，借助显著性检测作为辅助任务提高了基于图像级原始标注来执行语义分割任务的准确度，实现了在 PASCAL VOC 2012 和 MS
PDF3 years ago
MM基于脉冲神经网络的仿生视觉关注技术应用于图案分类的硅视网膜研究
本文回顾了视觉注意机制的生物学背景，并介绍了一个基于基于感知机制和脉冲神经网络的事件视频分类的案例研究，初步结果表明其有效性。
PDF3 years ago
CVPR铁路不是火车：显著性作为弱监督语义分割的拟像素监督
通过像素级反馈和结合图像级标签和预训练显著性检测模型，提出了一种新的弱监督语义分割框架 EPS，可有效解决目标覆盖不全、目标边界不准确、目标不同部分像素分散等问题，并在 PASCAL VOC 2012 和 MS COCO 2014 数据集上
PDF3 years ago
视觉显著性转换器
本文提出了一种基于 transformer 的纯序列转序列架构的视觉显著性检测器（VST），通过建模长程依赖关系，实现了对 RGB 和 RGB-D 显著对象检测的统一建模。实验结果表明，该方法在常用数据集上表现出色，并且提供了新的 SOD
PDF3 years ago
DUT-LFSaliency: 多用途数据集和光场到 RGB 显著性检测
本研究提出了一个大规模数据集与两个流模型，用于轻场景中 Saliency 检测，并通过三个蒸馏方案提高了模型的性能和灵活性。
PDF4 years ago
用于光学遥感图像显著目标检测的密集注意力流体网络
本文介绍了一种基于 Dense Attention Fluid network 的 Remote Sensing Images (RSIs) 显著性检测方法，提出了新的 Global Context-aware Attention (GCA
PDF4 years ago