Learning to Promote Saliency Detectors 旧文重发 https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning 缩写标注: SD: Saliency Detection ZSL: Zero-Shot Learning 关键内容: 没有训练直接将图像映射到标签中的 DNN。相反，将 DNN 拟合为一个嵌入函数，以将像素和显著/背景区
SKD: Keypoint Detection for Point Clouds Using Saliency Estimation 一.问题 1.要解决什么问题？ 两大类配准方法：密集配准，基于关键点配准 密集配准：每个点都匹配，容易受环境中遮挡的影响 基于关键点配准：只匹配稀疏的关键点，需要环境中存在一定的重复性 其中基于关键点配准： （1）关
前言 该论文是关于深度学习理论性的文章，要知道深度神经网络经常会对样本分布之外的数据和对抗样本会出现不可预测性。在该论文中作者提出了一个几何梯度分析（GGA）来提高识别模型不可信的预测，该分析方法不需要重新训练给定的模型。基于神经网络各自输入的
Group-CAM: Group Score-Weighted Visual Explanations for Deep Convolutional Networks Abstract 最近，深度卷积神经网络的解释引起了越来越多的关注，因为它有助于理解网络的内部机制和网络做出特定决策的原因。在计算机视觉领域，可视化和理解深度网络最流行的方法之一
作者：Federico Perazzi 作者：Philipp Kr 等 论文地址： IEEE Xplore Full-Text PDF: 发表于2012 CVPR 论文主要包括四个部分： Abstraction、Element uniqueness、Element distribution、Saliency assignment。 第一，Abstraction。 aim to decompose the
论文题目：Railroad is not a Train: Saliency as Pseudo-pixel Supervision for Weakly Supervised Semantic Segmentation 论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.08965 代码地址：https://github.com/halbielee/EPS 文章贡献： 1. 提出一种新的弱监督语义分割框架：Explicit Pseudo
I. Saliency Maps for RNN RNN是很多序列任务的不二法门，比如文本分类任务的常用方法就是“词向量+LSTM+全连接分类器”。如下图 假如这样的一个模型可以良好地工作，那么现在考虑一个任务是：如何衡量输入 w1,…,wn 对最终的分类结果的影响的重要程度（Saliency）呢？例如假设这是一个情
安装包 pip install opencv_contrib_python 如果不行参考：https://answers.opencv.org/question/216137/attributeerror-module-cv2cv2-has-no-attribute-saliencysolved/
ICNet: Intra-saliency Correlation Network for Co-Saliency Detection 原始文档:https://www.yuque.com/lart/papers/abs95w 前言 这是南开大学发表在NeurIPS 2020上的一篇关于Co-Saliency的文章. 这篇文章同样也是利用现有的SOD方法(EGNet)设计的框架式的模型. 所以研究的关
import PIL, torch, torchvision import matplotlib.pyplot as plt import sys import pandas as pd # 标准化 def normalize(image): return (image - image.min()) / (image.max() - image.min()) def show_saliency_map(img_path, model, size=100, cmap=plt.cm.hot):
A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis 题目：A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis 作者：Laurent Itti, Christof Koch, and Ernst Niebur 领域：视觉显著性 类型：新问题，新方法 核心思想 从人类视觉心理学的角度
Saliency Detection: A Spectral Residual Approach 题目：Saliency Detection: A Spectral Residual Approach 作者：Xiaodi Hou, Liqing Zhang 领域：显著性目标检测 类型：新视角, 新方法 概述 The ability of human visual system to detect visual saliency is extraordinarily
Learning to Promote Saliency Detectors 原本放在了思否上, 但是公式支持不好, csdn广告太多, 在博客园/掘金上发一下 https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning 缩写标注: SD: Saliency Detection ZSL: Zero-Shot Learning 关键内容: 没有训练直接将图像映射到标
