本文主要是介绍cvpr2014显著性相关论文，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！
显著性：
1. the secret of salient object segmentation.
author: YanLi. 和houxidi合作的， 很好的一篇文章，我看了下， 他们的思路很好， 感觉什么东西做了一段时间都要质疑下， 批判的思想。
2. salient region detection via high -dimensional color transform .
author:Jiwhan Kim, 韩国人， 本科在清华读的。 在高维空间颜色转化？有意思。是的， 训练特征， 然后转化， 和那个drfi那篇比较类似，效果还可以的， 没有GMR,Drfi好， 时间运行有点长，他在文章提到他的算法3.32s, DRFI29.27s， 不知道他怎么测试的
3 learning optimal features for salient object detection.
author : Song Lu. 学习优化的特征，看了文章， 用了好多的cues， 我在想作者用了那么多， 里面的一些cues肯定会相互影响， 有的cues很多回削弱saliency。
4 Adaptive Partial Differential Equation Learning for Visual Saliency Detection
author: Risheng Liu. 用自适应偏微分方程做显著性。 这个值得学习， 因为我曾经想这么研究的， 但是。。。，
不过PDE还是很有用处的。看了下作者的paper, 文章中又有子模块优化， 看了下效果， 还可以的， 这篇文章中了oral， 所以还是要好好读啊
5 Time-Mapping Using Space-Time Saliency。
author: Feng Zhou. 估计是在视频中做显著性的。这个project很有意思， 从高速帧中提取低速帧， 用过5S的童鞋应该知道， 拍一段视频的时候， 比如是120fps,可以30fps 播放，可以看到更加清晰的动作， 但是当我们看30fps的视频的时候， 发现是不是有点运动模糊， 这篇文章就是解决这个问题的， 感觉作者的思想很有新意， 跑了下效果， 确实还不错。作者的Slide也做的很好， 但是由于我是ppt小白， 不知道那个里面嵌了视频， 但本地却没有视频， 不知道童鞋可以如何做的吗？ 知道的话，可以教我下哟。
6 Saliency Optimization from Robust Background Detection。
author: Wangjiang Zhu 通过强健的背景先验得到显著优化。方法很好， 通过计算区域和边界的连接概率来操作的。方法很好， 但是我跑了下试验的效果， 感觉解决了一些问题， 但是效果没有想象的那么好， 但是是微软的文章， 很是值得去学习。
7 Saliency Detection on Light Fields
author：Nianyi Li 。 通过光场来做显著性吗？是的， 看了她的数据集， 感觉那个数据集太复杂了， 其实现实生活中没那复杂的场景的，所以。。。。。。。
8 Large-Scale Optimization of Hierarchical Features for Saliency Prediction in Natural Images
author Eleonora Vig. 又是优化， 期待是怎么处理的。
9 还有一篇文章， How to Evaluate Foreground Maps， 还是将如何评价显著性的， 那篇文章我很看好， 他的老板很牛，估计这样的评价标准以后会用吧， 因为现在业界的评价标准有点问题。但是目前一段时间还会继续沿用，就像高考，大家批了好多年，但是还是继续。 因为没这个， 社会会乱啊。
好奇的文章：
9 Multivariate General Linear Models (MGLM) on Riemannian Manifolds with Applications to Statistical Analysis of Diffusion Weighted Images
棒子的文章， 8个作者。看到黎曼几何， 觉得很高端，去了他的主页，真心的不错啊。
这篇关于cvpr2014显著性相关论文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！
