これからのコンピュータビジョン技術 - cvpaper.challenge in PRMU Grand Challenge 2016 (PRMU研究会 2016年12月)
cvpaper.challengeにて2017年4月にサーベイした論文のまとめです。 充分に進化したコンピュータ視覚（Computer Vision; CV）は人間に新しい知見をもたらす。cvpaper.challengeではCVが飛躍的に進んだ先に、人間に対して拡張した知能や技能を教示できる、と位置づけ論文読破・まとめ・アイディア考案・議論・実装・論文執筆（・社会実装）に至るまで広く取り組み、その過程で出てきたあらゆる知識を共有します。 2015〜2016年は1,600本以上の論文まとめを全て公開し、著名な国際会議のWSにおいて受賞を経験しました。2017年はさらにアウトプットにこだわり、突出した成果を出すことを目標とします。 SlideShareにて論文まとめや講演資料を公開し、Twitterでも情報を共有しております。 HP： https://sites.google.com/sit
顕著性マップの推定手法
2. Introduction Saliency Map Models Conclusions 文献リスト 文献紹介 [1] Itti, Koch, and Niebur, “A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis,” PAMI, vol. 20, no. 11, 1998. [2] Bruce and Tsotsos, “Saliency Based on Information Maximization,” NIPS, 2005. [3] Harel, Koch, and Perona, “Graph-Based Visual Saliency,” NIPS, 2006. [4] Hou and Zhang, “Saliency Detection : A Spectral Residual
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