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

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

内容转移到博客文章系列:显著性检测 1.简介 视觉显著性包括从下而上和从上往下两种机制.从下而上也可以认为是数据驱动,即图像本身对人的吸引,从上而下则是在人意识控制下对图像进行注意.科研主要做的是从下而上的视觉显著性,而从上而下的视觉显著性由于对人的大脑结构作用了解还很肤浅,无法深刻的揭示作用原理所以做研究的人也相对较少. 2. 方法 显著性检测一般分为空域和频域. 空域的方法比如:特征提取类似ltti的做法:使用图论知识,显著图建立引入了马尔科夫链:分层提取,并训练SVM用作检测:分析上下文,

top-down visual saliency via joint CRF anddictionary learning 自顶向下的视觉显著性是使用目标对象的可判别表示和一个降低搜索空间的概率图来进行目标定位.一,提出了一个联合CRF和判别字典自顶向下的显著性模型.该模型建立在包含潜在变量的CRF的基础上,将稀疏编码作为潜在变量,对CRF调制的字典进行训练,同时训练具有稀疏编码的CRF,二,提出一种最大间隔方法,通过快速推理来训练模型. Bag of word(Bow)模型高度依赖于字典和采样

本文作者 任旭倩,公众号:计算机视觉life,编辑成员 欧洲 英国伦敦大学帝国理工学院 Dyson 机器人实验室 http://www.imperial.ac.uk/dyson-robotics-lab 简介: 伦敦帝国理工学院戴森机器人实验室成立于2014年,由Andrew Davison.教授领导.是戴森公司和帝国理工学院领导机器人视觉小组Andrew Davison教授的合作实验室,Andrew Davison是视觉SLAM领域的先驱,戴森提供大量的资金和支持,以建立一个机器人专家团队,他

这篇文章目前发表在arxiv,日期:20180309. 这是一篇针对多种综合性信息的视觉显著性检测的综述文章. 注:有些名词直接贴原文,是因为不翻译更容易理解.也不会逐字逐句都翻译,重要的肯定不会错过^_^.我们的目的是理解文章思想,而不是为了翻译而纯粹翻译.翻译得不好,敬请包涵~ 欢迎同道中人QQ交流:1505543113 abstract: 随着采集技术( acquisition technology)的发展,许多综合性信息(comprehensive information)诸如depth

深度学*点云语义分割:CVPR2019论文阅读 Point Cloud Oversegmentation with Graph-Structured Deep Metric Learning 摘要 本文提出了一个新的超级学*框架,用于将三维点云过度分割为超点.本文将此问题转化为学*三维点的局部几何和辐射测量的深度嵌入,从而使物体边界呈现高对比度.嵌入计算使用轻量级神经网络在点的局部邻域上操作.最后,本文将点云过分集描述为一个与学*嵌入相关的图划分问题.这种新方法允许本文在密集的室内数据集(S3D

1. Bayesian Matting, Chuang, CVPR 2001.http://grail.cs.washington.edu/projects/digital-matting/papers/cvpr2001.pdf  论文下载http://grail.cs.washington.edu/projects/digital-matting/image-matting/项目网址 2. GraphCut Segmentation System, Rother, 2004.http://pd

自然图像抠图/视频抠像技术发展情况梳理(image matting, alpha matting, video matting)--计算机视觉专题1 http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8581225 图像/视觉显著性检测技术发展情况梳理(Saliency Detection.Visual Attention)--计算机视觉专题2 http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/86571

Neural activities in V1 create a bottom-up saliency map 本文证明了人类的初级视皮层可以在视觉信息加工的非常早期阶段,生成视觉显著图,用以引导空间选择性注意的分布.这一发现挑战了传统注意理论,相关成果公布在神经科学注明期刊Neuron杂志上. 文章的通讯作者是北京大学感知与智能教育部重点实验室方方教授,第一作者是心理学系博士生张喜淋.研究合作者包括伦敦大学学院(University College London)李兆平教授和中科院生物物理所周

译文: <基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计> 摘要: 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗口对象检测方法.我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓,而且通过将相关图像窗口重置为固定大小,就可以通过梯度幅值进行区分.基于以上的观察以及复杂度的考虑,为了明确训练方法,我们将窗口固定为8*8的,并将梯度幅值转化为一个简单的64维的特征来描述这个窗口. 我们进一步说明这个二值化赋范特性(BING),它可以很有效的用于一般对象估计.而且只需要一些原子操作(例如加法

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 译文 摘要:在深度卷积网络(ConvNet)的帮助下,边缘检测已经取得了重大进展.基于ConvNet的边缘检测器在标准基准测试中达到了人类水平.我们提供了对于这些检测器输出

关于美团 美团网成立于2010年,合并前是中国销售额最大的独立团购 App.美团网2014年全年交易额突破460亿元,较去年增长180%以上,市场份额占比超60%,用户数超2亿~ 美团 App 用户界面分析 测试版本 V5.3 测试机型 iPhone6 (64GB) 测试时间 Jun,2015 导航界面分析 用户启动美团 App 后,进入后看见的便是美团 App 的首页(见图1).首页设计风格会给用户的知觉带来第一印象,而App传递知觉的最主要方式就是视觉,颜色又是视觉的一个重要组成部分.美团首

Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking https://www.yuque.com/lart/papers 本文不是按照之前的论文那样, 考虑显著性目标与背景之间的对比度, 而是通过使用流形排序方法, 来使用前景/背景线索对图像元素(像素或者区域)进行排序.  在这种方法中, 图像元素的显著性是基于它们与给定种子/查询的相关性来定义的. 我们将图像表示为一个以超像素为节点的闭环图.这些节点的排序是基于与背景和前景查询的相似性,基于关

Saliency Detection: A Spectral Residual Approach 题目:Saliency Detection: A Spectral Residual Approach 作者:Xiaodi Hou, Liqing Zhang 领域:显著性目标检测 类型:新视角, 新方法 概述 The ability of human visual system to detect visual saliency is extraordinarily fast and reliab

A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis 题目:A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis 作者:Laurent Itti, Christof Koch, and Ernst Niebur 领域:视觉显著性 类型:新问题,新方法 核心思想 从人类视觉心理学的角度入手来研究该问题,采用方法包含了两部分,一是提取显著

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文阅读时间约5分钟 对于小白来说,初入一个领域时最应该了解的当然是这个领域的研究现状啦.只有知道这个领域大家现在正在干什么,才能知道自己应该做什么.关注领域内的大牛以及领域内比较著名的实验室,紧跟大牛的脚步,才能走在科研的最前沿.今天CV_life君就帮各位整理了一些现阶段国内外SLAM的著名实验室,大牛以及研究成果,还会附带大牛们的代表性论文,开源代码,以及常用的数据集网址,小白们如果喜欢的话记得分享给朋友哦~ 话不多说

Deep 360 Pilot Learning a Deep Agent for Piloting through 360° Sports Videos 源码.数据集和视频演示 ego-centric(以自我为中心的) 背景: 看360°运动视频需要观察者连续选择视角,通过一系列的鼠标点击或头部运动 解决方案: 叫作deep 360 pilot的方法(基于深度学习的方式在360°运动视频里进行导航) 自动帮用户选择合适的视角的代理人 每一帧,代理人观察全景图,结合之前帧的视角得出下一个最合适的视

BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps Ming-Ming Cheng, Ziming Zhang, Wen-Yan Lin, Philip Torr, IEEE CVPR, 2014 基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计 摘要: 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗口对象检测方法.我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓,而且通过将相关图像窗口重置为固定大小,就

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