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认知规律启发的显著性物体检测方法与评测 版权信息
- ISBN:9787111715023
- 条形码:9787111715023 ; 978-7-111-71502-3
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
认知规律启发的显著性物体检测方法与评测 本书特色
适读人群 :研究生、科研人员、从业者等◆中国计算机领域具有重要突破或重要创新的博士研究生科研成果◆2021年度CCF优秀博士学位论文奖◆首次从属性层面评测、分析现有方法◆当前规模领先、完整度领先的视频显著性物体评测结果◆显著性和伪装目标检测两大领域的黄金指标
认知规律启发的显著性物体检测方法与评测 内容简介
《认知规律启发的显著性物体检测方法与评测》的作者范登平博士在苏黎世联邦理工学院全职从事研究工作。本书的研究内容紧密结合了人类视觉认知机制和显著性计算技术,所提出的核心技术为计算机视觉的诸多任务提供了重要的技术基础。由范博士设计的两项指标已经成为SOD领域评测模型的黄金标准,为该领域的学术共同体提供了更加全面、客观的结果。 《认知规律启发的显著性物体检测方法与评测》共七章:第1章 绪论,介绍本书的研究背景并简述研究目标和主要贡献。 第2章 相关工作,介绍相关工作,包括图像显著性物体检测、视频显著性物体检测、非二进制显著性物体检测评价指标和二进制显著性物体检测评价指标。 第3章 富上下文环境下的显著性物体检测数据集与评测,详细介绍富上下文环境下的显著性物体检测数据集与评测,包括显著性物体检测数据集的构建和基于属性的评测。 第4章 基于注意力转移机制的视频显著性物体检测,详细介绍本书提出的基于注意力转移机制的视频显著性物体检测技术、新的视频显著物体检测数据集以及模型的评测。 第5章 基于结构相似性的显著性检测评价指标,详细讨论本书提出的基于结构相似性的显著性检测评价指标,并利用该评价指标对多种基于深度学习的模型进行评测。 第6章 基于局部和全局匹配的显著性物体检测评价指标,讨论了本书提出的基于局部和全局匹配的显著性物体检测评价指标,该指标主要针对物体分割之后的二值显著图的评价,通过一系列元度量实验,证明了该指标*符合人眼的感知。 第7章 总结与展望,总结全书并讨论未来的研究方向。
认知规律启发的显著性物体检测方法与评测 目录
认知规律启发的显著性物体检测方法与评测 作者简介
范登平,苏黎世联邦理工学院博士后研究员,曾任阿联酋起源人工智能研究院(IIAI)研究员、阿里巴巴达摩院高级算法工程师。长期从事计算机视觉领域中基础理论和应用的研究,在认知规律启发的视觉场景理解和评价准则方面取得了重要突破。在国内外权威期刊和会议上发表CCF A类论文近40篇(含6篇IEEE TPAMI论文),连续两年入选CVPR Best Paper Finalists,荣获首届计图开发者大会杰出论文奖和*具影响力(应用)论文奖,连续两次入选由美国斯坦福大学公布的全球前2%科学家榜单(2021年、 2022年)。“伪装目标检测”任务被英国权威杂志New Scientist撰文报道,获中国专利6项、美国专利3项。担任中国计算机学会计算机视觉专业委员会委员、IEEE高级会员、CVPR 2023领域主席、第七届MICCAI眼科医学影像分析研讨会领域主席,担任国际期刊Computer Vision and Machine Learning的编委,长期担任IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TMI等20余种知名刊物的评审员。
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