在计算机视觉领域，显著性区域检测是十分重要的一个分支。它在内容保持的图像缩放、自适应的图像压缩以及图像分割等领域都有着十分重要的应用。博主在上一篇博文中提到：现在的计算机视觉领域，主要做的是自底向上的显著性区域检测，所以这篇文章博主将介绍一下显著性区域检测方法的大致分类。由于博主刚刚开始这个领域的学习与研究，难免出现错误和疏漏。如有不妥之处还望大家多多海涵，不吝赐教。一般来说，自底向上的显著性检测
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2024-04-02 17:36:34
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DMRANet 总结Depth-induced Multi-scale Recurrent Attention Network for Saliency Detection ICCV 2019基于深度诱导多尺度循环注意力网络的显著性检测 图1 复杂场景中几种最先进的基于CNNs的方法的显著图1、论文主要研究内容本文主要研究如何在具有挑战的场景下有效的利用RGB-D数据增强模型的鲁棒性。 第一、本文
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2024-04-26 14:42:13
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论文：EGNet: Edge Guidance Network for Salient Object Detection一． 主要内容概括 本文提出了一种名为EGNet的网络结构来解决静态目标检测问题，它由边缘特征提取部分、显著性目标特征提取部分以及一对一的导向模块三部分构成，利用边缘特征帮助显著性目标特征定位目标，使目标的边界更加准确。在6个不同的数据集中与15种目前最好的方法进行对比，实验
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2024-03-22 20:29:42
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显著性目标检测模型通常需要花费大量的计算成本才能对每个像素进行精确的预测，因此这使得其几乎不适用于低功耗的设备。本文旨在通过提高网络计算效率来缓解计算花费与模型性能之间的矛盾。本文提出了一种灵活的卷积模块，即广义的OctConv（generalized OctConv, gOctConv），以有效的利用级内和跨级的多尺度特征，同时通过一种新颖的动态权重衰减方案来减少特征的冗余。这种有效的动态权重衰
# Python OpenCV显著性检测
## 引言
显著性检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在识别图像中最具有显著性的区域。这些显著性区域是指在图像中引起人眼注意的区域，比如颜色鲜艳、纹理丰富或者与周围环境不同的区域。显著性检测在很多应用中有广泛的应用，比如图像编辑、目标检测和图像分割等。
Python中的OpenCV库是一种流行的计算机视觉库，它提供了很多图像处理和分析的功能。本文
原创
2023-09-04 10:19:37
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一，AUC预备知识：1. 常用来评价一个二分类器的优劣。2. 很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测，然后这个预测值与一个分类阈值进行比较，若大于阈值则为正类，否则为反类。3. 实际上，根据这个实值或概率预测结果，可以将测试样本进行排序，"最可能"（实值或概率预测最大）是正例的排在最前面，“最不可能”是正例的排在最后面。这个，分类过程就相当于在这个排序中以某个“截断点”（即阈值）将样本分为两
人类具有一种视觉注意机制，即当面对一个场景时，会选择性地忽略不感兴趣的区域，聚焦于感兴趣的
原创
2022-12-17 19:42:18
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### OpenCV中的显著性检测AC算法实现指南
显著性检测是计算机视觉中的一种重要任务，它帮助我们识别出图像中最引人注目的部分。在这篇文章中，我们将实现AC算法（Adaptive Contrast Saliency）来进行显著性检测。下面我们将分步骤详细讲解整个流程。
#### 流程概述
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
在本文中，我们将讨论目标检测模型和Objectness的基础知识。
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2021-07-16 18:04:29
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我们在获取显著性检测时，我们希望进行无监督提取或者分割目标。深度学习
原创
2021-06-24 11:17:55
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一、Harris角点检测Harris角点： 假定一个特征点，观察特征点周围小窗口（如3X3）内各个方向的强度平均变化，求得平均强度变化最大值的方向，检查该方向的垂直方向的强度变化是否很大（满足设定的阈值）。满足该条件，即为harris角点。数学表示： I(x，y）表示点（x，y）的强度值。对于偏移向量（u，v），偏移向量可以看成某个方向。它的平均强度变化为： 求和覆盖预定义窗口内的相邻像素点。该式
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2024-01-17 06:57:37
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# 使用Python实现显著物检测的全流程指导
显著物检测是一种图像处理任务，目的是识别图像中最显著或最重要的物体。在这篇文章中，我将引导你通过一个清晰的流程来实现显著物检测。我们将使用Python及其强大的库来完成这个任务。
## 流程概述
以下是实现显著物检测的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
作者 | 南开大学 程明明、 颜水成本文介绍ECCV 2020 录用论文：Highly Efficient Salient Object Detection with 100K Parameters ，代码已开源。显著性目标检测模型通常需要花费大量的计算成本才能对每个像素进行精确的预测，因此这使得其几乎不适用于低功耗的设备。本文旨在通过提高网络计算效率来缓解计算花费与模型性能之间的矛盾。本文提出了
《Salient Object Detection: A Survey》url:https://arxiv.org/abs/1411.5878笔记思路：1.显著性检测的用途：根据显著性特征（空间域、频域等），快速有效地提取场景中有用的区域（目标区域等）进行进一步分析（显著性目标检测），如object proposal generation, generic scene segmentation,
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2023-09-06 13:25:26
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typora-root-url: imagesSaliencyReviews显著性检测论文综述阅读笔记Author: wbzhang 1.Salient Object Detection in the Deep Learning Era: An In-Depth Survey刊于2019.10 单张图片的显著性，DL作者：王文冠摘要：本综述主要致力于回顾基于深度学习的显著性检测方法，并且从不同的网
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2024-05-11 19:51:19
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显著性检验（significance test）就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（备择假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。 显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小概率
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2023-05-23 10:13:56
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对显著性检测的一些了解：一般认为，良好的显著性检测模型应至少满足以下三个标准：1）良好的检测：丢失实际显著区域的可能性以及将背景错误地标记为显著区域应该是低的；2）高分辨率：显著图应该具有高分辨率或全分辨率以准确定位突出物体并保留原始图像信息；3）计算效率：作为其他复杂过程的前端，这些模型应该快速检测显著区域。最早在心里学和神经科学等多个学科上，就开始进行显著物体的检测。在计算机视觉领域，已经在人
目录 梯度下降法更新参数Adam 更新参数Adam + 学习率衰减Adam 衰减的学习率References 本文先介绍一般的梯度下降法是如何更新参数的，然后介绍 Adam 如何更新参数，以及 Adam 如何和学习率衰减结合。梯度下降法更新参数梯度下降法参数更新公式：\[ \theta_{t+1} = \theta_{t} - \eta \cdot \nabla J(\theta_t) \]
显著目标检测：综述摘要 自然场景中显著物体的检测和分割，通常被称为显著物体检测，已经引起了计算机视觉领域的广泛关注。虽然已经提出了许多模型，并出现了一些应用，但对所取得的成就和存在的问题还缺乏深入的了解。我们的目标是全面回顾显著目标检测的最新进展，并将该领域与其他密切相关的领域，如通用场景分割、目标建议生成和注视预测的显著性进行比较。包括228种出版物，我们调查了i)根源、关键概念和任务，ii)核
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2024-08-19 15:21:37
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显著性检测的主要任务是检测出图像中具有最独特视觉特征的目标区域，它在视觉内容编辑、目标检测、渲染、分割等领域有着重要的应用。深度学习特别是全卷积神经网络的发展极大地促进了显著性检测的进步，但目前的方法对于目标边缘的处理还比较粗糙。为了获取更为精确的显著性目标区域，来自南开大学的研究人员利用显著性边缘和显著性目标间的互补性提出了一种边缘引导的显著性目标检测网络EGNet，大幅度改进了显著性检验的边缘
