论文阅读笔记（2）：Saliency Detection: A Spectral Residual Approach

2023-11-02 05:48
文章标签 笔记 detection 阅读 论文 saliency approach residual spectral

本文主要是介绍论文阅读笔记（2）：Saliency Detection: A Spectral Residual Approach，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

论文题目：Saliency Detection: A Spectral Residual Approach
论文作者：Xiaodi Hou and Liqing Zhang
论文时间：2007
文章中的Spectral Residual（SR）模型并不像Itti模型那样依赖于图像的特征，SR模型不依赖于图像的特征、分类以及其他的先验知识。SR模型关注的是图像的背景部分，找出图像背景在某个空间上满足什么变化，然后剔除背景，最后就得到了图像最突出的部分。主要是通过分析图像的对数（Log）谱，提取图像光谱域中的谱残差,然后将谱残差变换为空间域，得到显著性图。

光谱残差模型:

从信息论的角度，有效编码将图像信息H（Image）分解为两部分：
在这里插入图片描述
其中H(Innovation)表示新颖性部分，H(Prior Knowledge)表示是编码系统应抑制的冗余信息。

对数谱的表示：

在这里，作者提到一个尺度不变性，尺度不变性是最著名和研究最广泛的属性。这一性质也被称为1/f定律，它指出自然图像系综的平均傅立叶谱的振幅A（f）服从一个分布：
在这里插入图片描述
虽然对数-对数谱在理论上已经成熟并得到了广泛的应用&#x

这篇关于论文阅读笔记（2）：Saliency Detection: A Spectral Residual Approach的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/328532。

相关文章

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来，一站式有声阅读平台听书系统 🌟 开篇：遇见未来，从“智听”开始 在这个快节奏的时代，你是否渴望在忙碌的间隙，找到一片属于自己的宁静角落？是否梦想着能随时随地，沉浸在知识的海洋，或是故事的奇幻世界里？今天，就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统，它正悄悄改变着我们的阅读方式，让未来触手可及！ 📚 第一站：海量资源，应有尽有 走进“智听
阅读更多...
AI hospital 论文Idea

AI hospital 论文Idea

一、Benchmarking Large Language Models on Communicative Medical Coaching: A Dataset and a Novel System论文地址含代码 大多数现有模型和工具主要迎合以患者为中心的服务。这项工作深入探讨了LLMs在提高医疗专业人员的沟通能力。目标是构建一个模拟实践环境，人类医生（即医学学习者）可以在其中与患者代理进行医学
阅读更多...
【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络（1）sklearn

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络（1）sklearn

系列文章目录 监督学习：参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归（SAheart.csv） 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学
阅读更多...
系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识（20）通信系统架构设计理论与实践

系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识（20）通信系统架构设计理论与实践

本章知识考点：         第20课时主要学习通信系统架构设计的理论和工作中的实践。根据新版考试大纲,本课时知识点会涉及案例分析题(25分),而在历年考试中,案例题对该部分内容的考查并不多,虽在综合知识选择题目中经常考查,但分值也不高。本课时内容侧重于对知识点的记忆和理解,按照以往的出题规律,通信系统架构设计基础知识点多来源于教材内的基础网络设备、网络架构和教材外最新时事热点技术。本课时知识
阅读更多...
论文翻译：arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

论文翻译：arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/abs/2406.04244 大规模语言模型的基准数据污染：一项综述 文章目录 大规模语言模型的基准数据污染：一项综述摘要1 引言 摘要 大规模语言模型（LLMs），如GPT-4、Claude-3和Gemini的快
阅读更多...
论文阅读笔记: Segment Anything

论文阅读笔记: Segment Anything

文章目录 Segment Anything摘要引言任务模型数据引擎数据集负责任的人工智能 Segment Anything Model图像编码器提示编码器mask解码器解决歧义损失和训练 Segment Anything 论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresear
阅读更多...
数学建模笔记—— 非线性规划

数学建模笔记—— 非线性规划

数学建模笔记—— 非线性规划 非线性规划1. 模型原理1.1 非线性规划的标准型1.2 非线性规划求解的Matlab函数 2. 典型例题3. matlab代码求解3.1 例1 一个简单示例3.2 例2 选址问题1. 第一问 线性规划2. 第二问 非线性规划 非线性规划 非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。2
阅读更多...
【C++学习笔记 20】C++中的智能指针

【C++学习笔记 20】C++中的智能指针

智能指针的功能 在上一篇笔记提到了在栈和堆上创建变量的区别，使用new关键字创建变量时，需要搭配delete关键字销毁变量。而智能指针的作用就是调用new分配内存时，不必自己去调用delete，甚至不用调用new。 智能指针实际上就是对原始指针的包装。 unique_ptr 最简单的智能指针，是一种作用域指针，意思是当指针超出该作用域时，会自动调用delete。它名为unique的原因是这个
阅读更多...
查看提交历史 —— Git 学习笔记 11

查看提交历史 —— Git 学习笔记 11

查看提交历史 查看提交历史 不带任何选项的git log-p选项--stat 选项--pretty=oneline选项--pretty=format选项git log常用选项列表参考资料 在提交了若干更新，又或者克隆了某个项目之后，你也许想回顾下提交历史。 完成这个任务最简单而又有效的 工具是 git log 命令。 接下来的例子会用一个用于演示的 simplegit
阅读更多...
记录每次更新到仓库 —— Git 学习笔记 10

记录每次更新到仓库 —— Git 学习笔记 10

记录每次更新到仓库 文章目录 文件的状态三个区域检查当前文件状态跟踪新文件取消跟踪（un-tracking）文件重新跟踪（re-tracking）文件暂存已修改文件忽略某些文件查看已暂存和未暂存的修改提交更新跳过暂存区删除文件移动文件参考资料 咱们接着很多天以前的 取得Git仓库 这篇文章继续说。 文件的状态 不管是通过哪种方法，现在我们已经有了一个仓库，并从这个仓
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2