Salient Object Detection by LTP Texture Characterization on Opposing Color Pairs under SLICO Superpixel Constraint
Notice bibliographique
Résumé
The effortless detection of salient objects by humans has been the subject of research in several fields, including computer vision as it has many applications. However, salient object detection remains a challenge for many computer models dealing with color and textured images. Herein, we propose a novel and efficient strategy, through a simple model, almost without internal parameters, which generates a robust saliency map for a natural image. This strategy consists of integrating color information into local textural patterns to characterize a color micro-texture. Most models in the literature that use the color and texture features treat them separately. In our case, it is the simple, yet powerful LTP (Local Ternary Patterns) texture descriptor applied to opposing color pairs of a color space that allows us to achieve this end. Each color micro-texture is represented by vector whose components are from a superpixel obtained by SLICO (Simple Linear Iterative Clustering with zero parameter) algorithm which is simple, fast and exhibits state-of-the-art boundary adherence. The degree of dissimilarity between each pair of color micro-texture is computed by the FastMap method, a fast version of MDS (Multi-dimensional Scaling), that considers the color micro-textures non-linearity while preserving their distances. These degrees of dissimilarity give us an intermediate saliency map for each RGB, HSL, LUV and CMY color spaces. The final saliency map is their combination to take advantage of the strength of each of them. The MAE (Mean Absolute Error) and F$_{\beta}$ measures of our saliency maps, on the complex ECSSD dataset show that our model is both simple and efficient, outperforming several state-of-the-art models.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».