An Improved Saliency Detection Algorithm Based on Edge Boxes and Bayesian Model
Notice bibliographique
Résumé
Visual saliency detection aims to extract salient objects from the original image, making it less complicated to process the image. This paper combines an edge box algorithm with Bayesian theory to detect salient objects. The proposed saliency detection algorithm transforms the process of traditional detection method, and prioritizes the positioning of significant objects. Firstly, the Harris corners of the original image were calculated, and clustered by the improved clustering algorithm, yielding the number of salient objects in the image. Then, all possible positions of salient objects in the image were framed by the edge box algorithm, and the boxes were sorted in descending order of the score. According to the number N of clusters of the image corners, the N top-ranking boxes were selected to determine the salient regions. In this way, the position and number of salient objects were clarified. Based on the selected salient regions, the final saliency map was calculated by improved geodesic distance and Bayesian model. Experimental results show that our approach performed better than 11 existing algorithms in both simple and relatively complex scenes. In terms of objective performance, the accuracy and recall of our algorithm on MSRA10k, ECSSD, DUT-OMRON and SED2 datasets were higher than that of the other algorithms.
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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 | 0,001 | 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 ».