显著性检测方法_spss回归系数的显著性检验

 转载请附链接，注明出处。

显著性对象检测综述

参考：关于文献阅读和科研选题 – 程明明个人主页

一、    程明明等人的论文：Salient Object Detection: A Surve（简单归纳了文章中的我认为比较重要的部分）

该论文旨在全面回顾突出显示目标检测的最新进展，并将其与其他密切相关领域（如通用场景分割，目标建议生成以及固定预测的显著性）相关联。主要内容涉及i）根源，关键概念和任务，ii）核心技术和主要建模趋势，以及iii）显著性物体检测中的数据集和评估指标。讨论并提出了未来的研究反向等开放性问题。

1.介绍

1.1 什么是显著性物体

提到一般认为，良好的显著性检测模型应至少满足以下三个标准：1）良好的检测：丢失实际显著区域的可能性以及将背景错误地标记为显著区域应该是低的；2）高分辨率：显著图应该具有高分辨率或全分辨率以准确定位突出物体并保留原始图像信息；3）计算效率：作为其他复杂过程的前端，这些模型应该快速检测显著区域。

1.3显著物体检测历史

（1）Itti等人提出的最早、经典的的显著模型。例如[24]一文掀起了跨认知心理学、神经科学和计算机视觉等多个学科的第一波热潮。

（2）第二波热潮由刘等人的[25]，[55]和Achanta等人的[56]掀起，他们将显著性检测定义为二元分割问题，自此出现了大量的显著性检测模型。

（3）最近出现了第三波热潮，卷积神经网络（CNN）[69]，特别是引入完全卷积神经网络[70]。与基于对比线索的大多数经典方法不同[1]，基于CNN的方法消除了对手工特征的需求减轻了对中心偏见知识的依赖，因此被许多科研人员所采用。基于CNN的模型通常包含数十万个可调参数和具有可变感受野大小的神经元。神经元具有较大的接受范围提供全局信息，可以帮助更好地识别图像中最显著的区域。CNN所能实现前所未有的性能使其逐渐成为显著性物体检测的主流方向。

2. 现状调查

本节主要回顾三部分内容：1）显著性物体检测模型；2）应用；3）数据集。

2.1 经典模型（非常详细）

2.1.1 具有内在线索的基于块的模型

有两个缺点：1）高对比度边缘通常突出而不是突出物体；2）凸显物体的边界不能很好地保存。为了克服这些问题，一些方法提出基于区域来计算显著性。两个主要优点：1）区域的数量远少于区块的数量，这意味着开发高效和快速算法的潜力；2）更多的信息功能可以从区域中提取，领先以更好的表现。

2.1.2 具有内在线索的基于区域的模型（图4）

基于区域的显著性模型的主要优势：1）采用互补先验，以提高整体性能，这是主要优势；2）与像素和色块相比，区域提供更复杂的线索（如颜色直方图），以更好地捕捉场景的显著对象；3）由于图像中的区域数量远小于像素数量，因此在生成全分辨率显著图时，区域级别的计算显著性可以显著降低计算成本。

2.1.3 具有外部线索的模型（图5）

2.1.4 其他经典模型（图6）

局部化模型、分割模型、监督模式与无监督模式、聚合和优化模型

2.2 基于深度学习的模型

2.2.1 基于CNN（经典卷积网络）的模型

CNN大大降低了计算成本，多级特征允许CNN更好地定位检测到显著区域的边界，即使存在阴影或反射。但CNN特征的空间信息因为使用了MLPÿ

今天的文章显著性检测方法_spss回归系数的显著性检验分享到此就结束了，感谢您的阅读。