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【24h】

Salient object detection using the phase information and object model

机译:使用相位信息和对象模型进行突出的对象检测

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摘要

One of the most important features of saliency detection algorithms is to reduce the size of processing data for algorithms with higher processing size such as object detection algorithms. A main condition for algorithms of saliency detection to be used in detecting the object in the image is their low processing size and broadness of the application extent while having acceptable precision. In this article we introduce a Salient Object Detection method using Task Simulation (SOD-TS). This method has a low processing size and wide functional domain using task simulation (object model). Our proposed method has a wide range of application including ship detection, words and letter detection in texts, etc. Relying on the task simulation (object model), SOD-TS method detects the salient object which is the best response to the current task. It uses the information of the frequency domain.
机译:显着性检测算法的最重要特征之一是减小具有较高处理尺寸的算法的处理数据的大小,例如对象检测算法。用于检测图像中的物体的显着性检测算法的主要条件是它们的低处理尺寸和应用范围的宽度,同时具有可接受的精度。在本文中,我们使用任务仿真(SOD-TS)引入突出的物体检测方法。此方法使用任务仿真(对象模型)具有低处理大小和宽功能域。我们所提出的方法具有广泛的应用程序,包括船舶检测,文本和字母检测等文本等。依赖于任务仿真(对象模型),SOD-TS方法检测到对当前任务的最佳响应的突出对象。它使用频域的信息。

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