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- ¿Cómo se generan los mapas de prominencia??
- ¿Qué dice el mapa de saliente??
- ¿Qué son los modelos de prominencia??
- ¿Cómo podría el mapa de saliente ayudar a mejorar el rendimiento del modelo??
¿Cómo se generan los mapas de prominencia??
Para crear un mapa de prominencia de una imagen, primero extraemos las propiedades básicas de la imagen, como el color, la orientación y la intensidad. Luego, estas fotos procesadas se utilizan para crear pirámides gaussianas para producir un mapa de características. Finalmente, el mapa de saliente se construye tomando el promedio de todos los mapas de características.
¿Qué dice el mapa de saliente??
El propósito del mapa de saliente es encontrar las regiones que son prominentes o notables en cada ubicación del campo visual y guiar la selección de ubicaciones atendidas, basadas en la distribución espacial de la saliente. Se usa en varios modelos de atención visual.
¿Qué son los modelos de prominencia??
Los modelos de prominencia se han utilizado con frecuencia para predecir los movimientos oculares realizados durante la visualización de imágenes sin una tarea especificada (visualización gratuita). El uso de una sola imagen establecida para comparar sistemáticamente la visualización gratuita con otras tareas nunca se ha realizado.
¿Cómo podría el mapa de saliente ayudar a mejorar el rendimiento del modelo??
La intuición detrás es sencilla: los mapas de prominencia generados a partir del modelo previamente capacitado contienen "conocimiento" de la recongación de objetos desde el fondo, y cuando fusionamos esta información de prominencia al modelo, el modelo puede detectar rápidamente el área más representativa del objeto y Por lo tanto, puede aprender características útiles ...
