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搜索资源 - MSGC:用于显着目标检测的新的自下而上模型
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MSGC:用于显着目标检测的新的自下而上模型
显着性检测已成为计算机视觉和图像处理社区中的热门话题。 利用全局线索已显示出在显着性检测中有效,而在使用全局线索时,大多数先前的工作主要考虑了单尺度分割。 在本文中,我们试图将多尺度全局提示(MSGC)纳入显着性检测。 实现该建议既有趣又具有挑战性(例如,如何获取合适的前景和背景种子;如何将粗糙的显着性结果有效地合并到最终显着性图中)。 为了缓解各种挑战,我们提出了一种解决方案,该解决方案集成了三种目标技术:(i)一种用于获取适当滤波器参数的自适应方法; (ii)选择合适的背景和前景种子的交叉验
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-07
文件大小:284672
提供者:
weixin_38570459