認(rèn)知規(guī)律啟發(fā)的顯著性物體檢測(cè)方法與評(píng)測(cè)

第1章 緒論
1.1 本書背景 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 2
1.1.3 開放性評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集及智能檢測(cè)模型 5
1.1.4 綜合評(píng)價(jià)體系 8
1.2 研究目標(biāo)與主要貢獻(xiàn) 9
1.3 本書的組織結(jié)構(gòu) 13
第2章 相關(guān)工作
2.1 圖像顯著性物體檢測(cè) 15
2.1.1 圖像顯著性物體檢測(cè)數(shù)據(jù)集 15
2.1.2 基于深度學(xué)習(xí)的圖像顯著性物體檢測(cè)模型 17
2.2 視頻顯著性物體檢測(cè) 21
2.2.1 視頻顯著性物體檢測(cè)數(shù)據(jù)集 21
2.2.2 視頻顯著性物體檢測(cè)模型 23
2.3 非二進(jìn)制顯著性物體檢測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo) 27
2.3.1 二值顯著圖的評(píng)估 27
2.3.2 非二值顯著圖的評(píng)估 28
2.3.3 當(dāng)前指標(biāo)的局限性 29
2.4 二進(jìn)制顯著性物體檢測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo) 31
第3章 富上下文環(huán)境下的顯著性物體檢測(cè)數(shù)據(jù)集與評(píng)測(cè)
3.1 引言 34
3.1.1 背景知識(shí) 34
3.1.2 研究動(dòng)機(jī) 36
3.1.3 解決方案概要 37
3.2 SOC數(shù)據(jù)集 38
3.2.1 存在非顯著物體 39
3.2.2 圖像的數(shù)量和類別 40
3.2.3 顯著物體的全局/局部顏色對(duì)比 42
3.2.4 顯著物體的位置 44
3.2.5 顯著物體的大小 44
3.2.6 高質(zhì)量的顯著對(duì)象標(biāo)簽 44
3.2.7 具有屬性的顯著對(duì)象 45
3.3 基于深度學(xué)習(xí)的顯著性檢測(cè)模型評(píng)測(cè)結(jié)果 47
3.3.1 評(píng)估指標(biāo) 49
3.3.2 指標(biāo)統(tǒng)計(jì) 50
3.3.3 基于屬性的評(píng)估 51
3.4 討論和結(jié)論 56
第4章 基于注意力轉(zhuǎn)移機(jī)制的視頻顯著性物體檢測(cè)
4.1 引言 58
4.1.1　背景知識(shí) 58
4.1.2　研究動(dòng)機(jī) 59
4.1.3　解決方案概要 60
4.2　DAVSOD數(shù)據(jù)集 65
4.2.1　視頻采集 65
4.2.2　數(shù)據(jù)標(biāo)注 65
4.2.3　數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)與統(tǒng)計(jì) 70
4.2.4　數(shù)據(jù)集劃分 71
4.3　SSAV模型 72
4.3.1　基于顯著性轉(zhuǎn)移的視頻顯著性物體檢測(cè)模型 72
4.3.2　實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié) 76
4.4　視頻顯著性物體檢測(cè)模型評(píng)測(cè)結(jié)果 77
4.4.1　實(shí)驗(yàn)設(shè)置 77
4.4.2　性能比較和數(shù)據(jù)集分析 77
4.4.3　分離實(shí)驗(yàn) 83
4.5　討論和結(jié)論 93
第5章　基于結(jié)構(gòu)相似性的顯著性檢測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)
5.1　引言 94
5.1.1　背景知識(shí) 94
5.1.2　研究動(dòng)機(jī) 95
5.1.3　解決方案概要 98
5.2　S-measure指標(biāo) 99
5.2.1　面向區(qū)域的結(jié)構(gòu)相似性度量 100
5.2.2　面向物體的結(jié)構(gòu)相似性度量 101
5.2.3　結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo) 103
5.3　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 104
5.3.1　元度量1：應(yīng)用排序 104
5.3.2　元度量2：新水平vs.通用映射圖 105
5.3.3　元度量3：標(biāo)準(zhǔn)顯著圖替換 107
5.3.4　元度量4：標(biāo)注錯(cuò)誤 109
5.3.5　進(jìn)一步比較 113
5.3.6　元度量5：人的判別 115
5.3.7　顯著性模型比較 118
5.4　討論和結(jié)論 120
第6章　基于局部和全局匹配的顯著性物體檢測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)
6.1　引言 121
6.1.1　背景知識(shí) 121
6.1.2　研究動(dòng)機(jī) 122
6.1.3　解決方案概要 122
6.2　E-measure指標(biāo) 125
6.2.1　局部項(xiàng) 126
6.2.2　局部全局匹配項(xiàng) 128
6.2.3　局部全局匹配指標(biāo) 128
6.3　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 129
6.3.1　元度量 129
6.3.2　數(shù)據(jù)集和模型 130
6.3.3　元度量1：應(yīng)用排序 131
6.3.4　元度量2：先進(jìn)vs.通用映射圖 134
6.3.5　元度量3：先進(jìn)vs.隨機(jī)噪聲 135
6.3.6　元度量4：人為排序 135
6.3.7　元度量5：手工標(biāo)注圖替換 137
6.4　討論和結(jié)論 138
第7章　總結(jié)與展望
7.1　工作總結(jié) 140
7.2　展望 144