TIGGER: A Texture-Illumination Guided Global Energy Response Model for Illumination Robust Object Saliency
Notice bibliographique
Résumé
Global saliency is an important aspect of many computer and robotic vision tasks, and with the increased interest infields such as autonomous navigation, a significant area of research. A challenging aspect of modelling global saliency in practical applications is the presence of varying or non-uniform illumination conditions. Many current models fail to accurately detect salient regions in non-uniform illumination conditions and often produce different saliency maps for the same image under changing illumination. In this paper, we propose a novel model for illumination robust global saliency. For a given input image, texture-illumination guided energy responses (TIGERs) are computed at different scales using a novel multi-scale extension of TIGER. To acquire these responses, image intensity is modelled as the summation of the low frequency illumination component and the high frequency texture component. A captured image is disassociated into these components via Bayesian minimization, with the required posterior probability estimated through an importance-weighted Monte Carlo sampling approach. The texture-illumination guided global energy response (TIGGER) is computed as the aggregate sum of TIGERs across all scales. The global saliency map is obtained via a k-means clustering-based region adjacency graph (RAG) model. Experimental results produce global saliency maps with improved performance in non-uniform lighting conditions and greater consistency when compared to other state-of-the-art methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».