AUC_shuffled.m function [score,tp,fp] = AUC_shuffled(saliencyMap, fixationMap, otherMap, Nsplits, stepSize, toPlot) % saliencyMap is the saliency map % fixationMap is the human fixation map (binary matrix) % otherMap is a binary fixation map (like fi

1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型. C. Koch and S. Ullman . Shifts in selective visual attention: Towards the underlying neural circuitry. Human Neurobiology, 4(4):219-227, 1985. C. Koch and T. Poggio. Predicting the Visual World: Silenc

帧内显著性检测: 将卷积网络的多层特征进行组合通过unsampling 得到粗显著性预测: 帧间显著性检测: (粗检测结果+新卷积网络的特征图,最后+之前卷积网络的卷积特征输入到LSTM中)进行预测.. 视频目标分割:   https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-10-06

<Salient Object Detection: A Survey>作者:Ali Borji.Ming-Ming Cheng.Huaizu Jiang and Jia Li 基本按照文章中文献出现的顺序. 一.L. Itti, C. Koch, and E. Niebur, “A model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis,” IEEE TPAMI, 1998. 一个用于快速场景分析的基于显著性的视觉注

视觉显著性检测(Visual saliency detection)指通过智能算法模拟人的视觉特点,提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域). 视觉注意机制(Visual Attention Mechanism,VA),即面对一个场景时,人类自动地对感兴趣区域进行处理而选择性地忽略不感兴趣区域,这些人们感兴趣区域被称之为显著性区域.如图所示,当看到这幅图像时,图中的四个人最能引起人的注意. 人类视觉注意机制有两种策略: 1)自底而上基于数据驱动的注意机制 仅受感知数据的驱动,将人的视点指导到场

一.谱残差(Spectral Residual, SR)  一种简单的图像显著性计算模型 http://www.cnblogs.com/CCBB/archive/2011/05/19/2051442.html 图像显著性论文(二)—Saliency Detection: A Spectral Residual Approach https://blog.csdn.net/chenjiazhou12/article/details/39522467 Spectral Residual 小记 htt

作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 研究动机 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper,在U型结构的特征网络中,高层富含语义特征捕获的位置信息在自底向上的传播过程中可能会逐渐被稀释,另外卷积神经网络的感受野大小与深度是不成正比的,目前很多流行方法都是引入Attention(注意力机制),但是本文是基于U型结构的特征网络研究池化对显著性检测的改进,具体步骤是引入了两个模块GGM(Global Guidance Module,全局引导模块)和FAM(Featu

"Dlib 是一个现代化的 C ++ 工具包,包含用于创建复杂软件的机器学习算法和工具 " .它使您能够直接在 Python 中运行许多任务,其中一个例子就是人脸检测. 安装 dlib 并不像只做一个 "pip install dlib" 那么简单,因为要正确配置和编译 dlib ,您首先需要安装其他系统依赖项.如果你按照这里描述的步骤,它应该很容易让 dlib 启动并运行.(在本文中,我将介绍如何在 Mac 上安装 dlib ,但如果您使用的是 Ubuntu ,请

目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛,比如自动驾驶.视频监控.工业质检.医疗诊断等场景.   下面就是我们完整的代码实现(已调试运行):   如图所示,我们将会检测到红色区域   最终的效果图:   本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自

代码参考于:https://github.com/rainyear/lolita/issues/8 简单的手势识别,基本思路是基于皮肤检测,皮肤的颜色在HSV颜色空间下与周围环境的区分度更高,从RGB转换到HSV颜色空间下针对皮肤颜色进行二值化,得到mask: def HSVBin(img): hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HSV) lower_skin = np.array([100,50,0]) upper_skin = np.array([125

calcNSSscore.m function [ score ] = calcNSSscore( salMap, eyeMap ) %calcNSSscore Calculate NSS score of a salmap % Usage: [score] = calcNSSscore ( salmap, eyemap ) % % score : an array of score of each eye fixation % salmap : saliency map. will be re

步骤1:先定义KLdiv函数: function score = KLdiv(saliencyMap, fixationMap) % saliencyMap is the saliency map % fixationMap is the human fixation map map1 = im2double(imresize(saliencyMap, size(fixationMap))); map2 = im2double(fixationMap); % make sure map1 and

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt cap=cv2.VideoCapture(0) while(1): ret,frame=cap.read() hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_blue=np.array([110,50,50]) upper_blue=np.array([130,255,255]) #根据阈值构建掩模 mask=cv2.inRa

作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 目标检测 概要 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper,<BASNet:Boundary-Aware Salient Object Detection>[1]显而易见的就是关注边界的显著性检测,主要创新点在loss的设计上,使用了交叉熵.结构相似性损失.IoU损失这三种的混合损失,使网络更关注于边界质量,而不是像以前那样只关注区域精度.在单个GPU上能跑25 fps,在六种公开数据集上能达到 stat

年龄和性别检测 使用Python编程语言带你完成使用机器学习进行年龄和性别检测的任务. 首先需要编写用于检测人脸的代码,因为如果没有人脸检测,我们将无法进一步完成年龄和性别预测的任务. 下一步是预测图像中人的性别.在这里,我将性别网络加载到内存中,并将检测到的人脸通过网络传输,用于性别检测任务. 下一个任务是预测图像中人类的年龄.这里我将加载网络并使用前向传递来获取输出.由于网络架构与性别网络相似,我们可以充分利用所有输出来获得任务的预期年龄组来检测年龄. python答疑 咨询 学习交流群2:

人脸特征提取 本文主要使用dlib库中的人脸特征识别功能. dlib库使用68个特征点标注出人脸特征,通过对应序列的特征点,获得对应的脸部特征.下图展示了68个特征点.比如我们要提 取眼睛特征,获取37到46这几个特征点即可. 开搞! 在代码中增加类似的映射,直接通过调用对应部位. Python学习交流Q群:660193417##3 FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS = OrderedDict([ ("mouth", (48, 68)), ("right_ey

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   多元共线性 在一个回归方程中,假如两个或两个以上解释变量彼此高度相关,那么回归分析的结果将有可能无法分清每一个变量与因变量之间的真实关系.例如

laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC算法 参考论文:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues. Yun Zhai and Mubarak Shah.  P

pygame的下载网址: http://www.pygame.org/download.shtml 我下载了第一个 很显然,安装的时候出现了如图中的尴尬,更改了安装目录后,在Python shell中import pygame还是会出错.如果pygame检测到python,就不会出现图中的红叉,原来是版本的问题,我安装的是python 64位的,而下载的pygame是32位的. 照理说,应该有64位的,所以网上搜了下,终于在一个网站里找到安装的方法: 1.      需要在电脑中安装pip,这就

总结: 变量: 1.  前带_的变量:  标明是一个私有变量, 只用于标明, 外部类还是可以访问到这个变量 2.  前带两个_ ,后带两个_ 的变量:  标明是内置变量, 3.  大写加下划线的变量:  标明是 不会发生改变的全局变量 函数: 1. 前带_的变量: 标明是一个私有函数, 只用于标明, 2.  前带两个_ ,后带两个_ 的函数:  标明是特殊函数       Python 的代码风格由 PEP 8 描述.这个文档描述了 Python 编程风格的方方面面.在遵守这个文档的条件下,不同