An Efficient and Fast Active Contour Model for Salient Object Detection
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we investigate the polarity information to improve the active contour model proposed by Chunming et al. Unlike the traditional level set formulations, the variational level set formulation proposed by forces the level set function to be close to a signed distance function,and therefore completely eliminates the need of the reinitialization procedure and speeds up the curve evolution.However, like the majority of classical active contour models,the model proposed by relies on a gradient based stopping function, depending on the image gradient, to stop the curve evolution. Consequently, using gradient information for noisy and textured images, the evolving curve may pass through or stop far from the salient object boundaries.Moreover, in this case, the isotropic smoothing Gaussian has to be strong, which will smooth the edges too. For these reasons, we propose the use of a polarity based stopping function. In fact, comparatively to the gradient information,the polarity information accurately distinguishes the boundaries or edges of the salient objects. Hence, combining the polarity information with the active contour model of we obtain a fast and efficient active contour model for salient object detection. Experiments are performed on several images to show the advantage of the polarity based active contour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».