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显著性检测是计算机视觉的一个重要分支,而在深度学习的训练阶段、显著性检测算法的评价阶段等都需要大量有标注信息的数据集。常用的显著性检测数据集HKU-IS和他们的GT图
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交通场景的显著目标检测能够为自动决策或辅助驾驶系统提供重要信息。基于视觉的底层特性, 提出了一种基于亮度空间和对立颜色空间的多特征空间奇异值分解的交通场景显著性区域快速检测方法, 为交通标志检测和场景
VB开发,可计算多元线性回归方程,并进行方程F检验和偏回归显著性检验
针对复杂背景下船舶目标检测率低和光学遥感传感器的多光谱近红外(NIR)波段利用率低的问题,提出一种四波段多光谱遥感图像船舶目标显著性检测算法。所提算法利用四波段遥感数据中可见光波段图像的色彩内容饱满、
针对已有的图像序列放大方法存在空间运动目标放大后细节不清晰的问题,提出基于视觉显著性的图像序列放大算法。算法首先采用视觉显著性技术获取空间运动目标区域；而后设计不同的放大策略；最后提出分区插值计算和区
基于双向显著性的遥感图像机场目标检测,朱丹,王斌,现有的全色遥感图像机场目标检测方法,对机场目标的直线特征利用得非常有限。本文提出一种同时利用自顶向下和自底向上双向显著性
一种基于区域显著性的红外图像目标分割方法.
