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Saliency propagation with perceptual cues and background-excluded seeds

机译：具有感知线索和背景排除种子的显着性传播

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Graph-based methods have shown their potentialities for saliency detection. In this paper, a graph-based framework is proposed for saliency detection, which incorporates perceptual cues into the framework and uses the background-excluded seeds to propagate saliency. Firstly, a graph is constructed by two perceptual cues, including proximity and similarity. Secondly, probable background nodes are generated by a novel background probability measure and used to pick out reliable seeds. Then a label propagation model is developed to diffuse saliency based on these reliable seeds. Lastly, another perceptual cue called rareness is integrated into a cost function to optimize the propagation result. Results on four datasets demonstrate that the proposed method achieves superior performance against fifteen state-of-the-art methods in terms of different evaluation metrics.
机译：基于图的方法已显示出它们用于显着性检测的潜力。本文提出了一种基于图的显着性检测框架，该框架将感知线索结合到框架中，并使用背景排除的种子传播显着性。首先，图是由两个感知线索构成的，包括接近度和相似度。其次，可能的背景节点是通过一种新颖的背景概率测度方法生成的，并用于挑选可靠的种子。然后，基于这些可靠的种子，建立标签传播模型以扩散显着性。最后，将另一个称为稀有性的感知线索集成到成本函数中，以优化传播结果。在四个数据集上的结果表明，在不同的评估指标方面，所提出的方法相对于十五种最新方法具有更高的性能。

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