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基于上下文注意的显著区域检测，附件包括代码和英文文章。-Context-Aware Saliency Detection
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二维图像视觉显著性检测，效果非常好。California Institute of Technology的
Jonathan Harel写的，很经典。-Two-dimensional image saliency detection, the effect was very good. California Institute of Technology' s Jonathan Harel written, very classic.
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attention model for saliency detection.
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该文件夹包括代码及其对应的论文。其作用在于模拟人类视觉系统的生理特性--视觉注意机制，按照人眼观察外界的方式，检测视觉显著性物体和区域，并阐述了显著性区域的显著性密度和尺度之间的关系，可应用于生物视觉模拟、视觉目标检测、视觉目标跟踪、视觉智能监控，以及视觉生理学和视觉心理学等的研究中。-This document contains codes and the corresponding paper. The aim is to simulate a physiological character
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目标检测，利用上下文关系-object detection using context
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显著图计算算法FT, SR, LC, HC, RC，以及saliency cut 的合集。-an windows msi for install saliency detection software, which includes the implementation for FT, SR, LC, our HC, RC and saliency cut method.
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本代码为清华大学程明明在2011年CVPR上发表的一篇视觉显著性的源代码。-It is the source code of visual saliency detection proposed by M.M Cheng in CVPR2011, which is coded by C++.
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基于图和流形排名的图像显著性检测算法，MATLAB实现-Manifold ranking based on maps and image saliency detection algorithm, MATLAB realization
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这是论文“Context-Aware Saliency Detection”的matlab代码，已执行通过。-This is the code of the paper“Context-Aware Saliency Detection”，and it has been run successfully.
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程明明的hierarchical saliency detection的论文的可执行程序-Cheng Mingming s hierarchical saliency detection papers executable program
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Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking文章的代码，采用流形排序的方法的显著性检测-The code is for paper Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking
by Chuan Yang, Lihe Zhang, Huchuan Lu, Ming-Hsuan Yang, and Xiang Ruan
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介绍了一种显著性检测，程序可以直接运行，可以得到显著图像，有图像源。-propose a bottom-up visual saliency detection algorithm. Different most previous methods that mainly concentrate on image object, we take both background and foreground into consideration.
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《Saliency Detection: A Spectral Residual Approach》是上交高材生侯晓迪在07年的CVPR上发表的一篇论文，这篇文章提出了一个图像视觉显著性的简单计算模型，这个模型和Irri提出的模型是两个截然不同的模型，Irri模型对于图像视觉显著性主要关注整幅图片突出的部分，通过各种特征的融合提取显著性图，而Hou的这个模型一上来关注的点就不在一张图片里突出的地方，而是背景，观察是否大部分图片的背景在某个空间上都满足什么变化，最后剔除背景，自然就只剩下图片突出的
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saliency detection,the ability of human visual system to detect visual saliency is extraordinarily fast and reliable. However, computational modeling of this basic intelligent behavior still remains a challenge.-saliency detection
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提出一种新的显着性检测方法，通过将区域级显着性估计和像素级显着性预测与CNN（表示为CRPSD）相结合。对于像素级显着性预测，通过修改VGGNet体系结构来执行完全卷积神经网络（称为像素级CNN）以执行多尺度特征学习，基于该学习进行图像到图像预测以完成像素级显着性检测。对于区域级显着性估计，首先设计基于自适应超像素的区域生成技术以将图像分割成区域，基于该区域通过使用CNN模型（称为区域级CNN）来估计区域级显着性。通过使用另一CNN（称为融合CNN）融合像素级和区域级显着性以形成nal显着图，并
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sr显著性检测算法，经典的频谱残差算法，输入图像可直接运行，运行结果为显著图(SR saliency detection)
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上下文感知显著性检测 ，供参考学习。(context aware saliency detection 2)
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saliency detection from image
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显着对象检测的上下文超图模型，显著性检测算法(Contextual Hypergraph Modeling for Salient Object Detection)
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《Saliency Detection: A Spectral Residual Approach》是上交高材生侯晓迪在07年的CVPR上发表的一篇论文。这篇文章提出了一个图像视觉显著性的简单计算模型。(Saliency Detection: A Spectral Residual Approach)
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