認知規律啟發的顯著性物體檢測方法與評測 范登平著 9787111715023 【台灣高等教育出版社】

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書名：認知規律啟發的顯著性物體檢測方法與評測
ISBN：9787111715023
出版社：機械工業
著編譯者：范登平著
叢書名：CCF優博叢書
頁數：ⅩⅩⅢ, 171頁, [6] 頁圖版
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1519958
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內容簡介

顯著性物體檢測（Salient Object Detection， SOD）技術以人類視覺認知機製為基礎，模擬人類視覺系統的注意力機制。該技術涉及計算機視覺、機器學習、認知心理學、腦科學等多個學科，是典型的交叉學科技術，在現實生活中有著廣泛的應用基礎。 本書從數據採集、模型構建和評價標準設計三個方面對SOD技術展開了系統的研究，包括開放環境下的圖像SOD技術、動態場景下的SOD視覺轉移建模技術以及符合人類認知規律的評價指標設計。 本書可以作為高等院校計算機視覺及模式識別相關專業的本科生、研究生，以及計算機相關領域科研工作者的參考書。

作者簡介

范登平，蘇黎世聯邦理工學院博士后研究員，曾任阿聯酋起源人工智能研究院（IIAI）研究員、阿里巴巴達摩院高級演算法工程師。長期從事計算機視覺領域中基礎理論和應用的研究，在認知規律啟發的視覺場景理解和評價準則方面取得了重要突破。在國內外權威期刊和會議上發表CCF A類論文近40篇（含6篇/EEE TPAM/論文），連續兩年入選CVPR Best Paper Finalists，榮獲首屆計圖開發者大會傑出論文獎和最具影響力（應用）論文獎，連續兩次入選由美國斯坦福大學公布的全球前2%頂尖科學家榜單（2021年、2022年）。「偽裝目標檢測」任務被英國權威雜誌New Scientist撰文報道，獲中國專利6項、美國專利3項。擔任中國計算機學會計算機視覺專業委員會委員、IEEE高級會員、CVPR 2023領域主席、第七屆MICCAI眼科醫學影像分析研討會領域主席，擔任國際期刊Computer Vision and Machine Learning的編委，長期擔任IEEETPAMI、IEEE TIP、IEEE TMI/等20餘種知名刊物的評審員。

目錄

叢書序
推薦序Ⅰ
推薦序Ⅱ
導師序
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1 1 本書背景
1 1 1 研究背景
1 1 2 國內外研究現狀
1 1 3 開放性評測數據集及智能檢測模型
1 1 4 綜合評價體系
1 2 研究目標與主要貢獻
1 3 本書的組織結構
第2章 相關工作
2 1 圖像顯著性物體檢測
2 1 1 圖像顯著性物體檢測數據集
2 1 2 基於深度學習的圖像顯著性物體檢測模型
2 2 視頻顯著性物體檢測
2 2 1 視頻顯著性物體檢測數據集
2 2 2 視頻顯著性物體檢測模型
2 3 非二進位顯著性物體檢測評價指標
2 3 1 二值顯著圖的評估
2 3 2 非二值顯著圖的評估
2 3 3 當前指標的局限性
2 4 二進位顯著性物體檢測評價指標
第3章 富上下文環境下的顯著性物體檢測數據集與評測
3 1 引言
3 1 1 背景知識
3 1 2 研究動機
3 1 3 解決方案概要
3 2 SOC數據集
3 2 1 存在非顯著物體
3 2 2 圖像的數量和類別
3 2 3 顯著物體的全局/局部顏色對比
3 2 4 顯著物體的位置
3 2 5 顯著物體的大小
3 2 6 高質量的顯著對象標籤
3 2 7 具有屬性的顯著對象
3 3 基於深度學習的顯著性檢測模型評測結果
3 3 1 評估指標
3 3 2 指標統計
3 3 3 基於屬性的評估
3 4 討論和結論
第4章 基於注意力轉移機制的視頻顯著性物體檢測
4 1 引言
4 1 1 背景知識
4 1 2 研究動機
4 1 3 解決方案概要
4 2 DAVSOD數據集
4 2 1 視頻採集
4 2 2 數據標註
4 2 3 數據集的特點與統計
4 2 4 數據集劃分
4 3 SSAV模型
4 3 1 基於顯著性轉移的視頻顯著性物體檢測模型
4 3 2 實現細節
4 4 視頻顯著性物體檢測模型評測結果
4 4 1 實驗設置
4 4 2 性能比較和數據集分析
4 4 3 分離實驗
4 5 討論和結論
第5章 基於結構相似性的顯著性檢測評價指標
5 1 引言
5 1 1 背景知識
5 1 2 研究動機
5 1 3 解決方案概要
5 2 S-measure指標
5 2 1 面向區域的結構相似性度量
5 2 2 面向物體的結構相似性度量
5 2 3 結構相似性指標
5 3 實驗驗證
5 3 1 元度量1：應用排序
5 3 2 元度量2：新水平vs 通用映射圖
5 3 3 元度量3：標準顯著圖替換
5 3 4 元度量4：標註錯誤
5 3 5 進一步比較
5 3 6 元度量5：人的判別
5 3 7 顯著性模型比較
5 4 討論和結論
第6章 基於局部和全局匹配的顯著性物體檢測評價指標
6 1 引言
6 1 1 背景知識
6 1 2 研究動機
6 1 3 解決方案概要
6 2 E-measure指標
6 2 1 局部項
6 2 2 局部全局匹配項
6 2 3 局部全局匹配指標
6 3 實驗驗證
6 3 1 元度量
6 3 2 數據集和模型
6 3 3 元度量1：應用排序
6 3 4 元度量2：先進vs 通用映射圖
6 3 5 元度量3：先進vs 隨機雜訊
6 3 6 元度量4：人為排序
6 3 7 元度量5：手工標註圖替換
6 4 討論和結論
第7章 總結與展望
7 1 工作總結
7 2 展望
參考文獻
致謝
在學期間的學術論文與研究成果
叢書跋

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