نبذة مختصرة : La detecció de saliency busca produir un model computacional d'atenció visual selectiva que sigui capaç de predir les regions d'una imatge on l'ull humà centraria la seva vista. En l'actualitat existeixen diversos models basats i no basats en Deep learning que són capaços de solucionar aquesta problemà tica. L'objectiu d'aquest article és demostrar que és possible millorar aquests sistemes fent ús d'un mètode de post-processat d'imatge basat en Gamut Mapping que ja s'havia provat amb èxit per Visual Attention Retargeting. De manera esquemà tica, el que presentem en aquest article són els resultats d'un estudi que combina Gamut Mapping amb 2 sistemes basats en CNNs i 2 sistemes no basats en Deep learning on es compara si l'aplicació d'aquest mètode de post-processatge d'imatge produeix una millora en la predicció de saliency d'aquests sistemes. ; Saliency detection aims at producing a computational model of selective visual attention that is able to predict the regions of an image where the human eye would focus its view. There are currently several models both based and not based on Deep learning that are able to solve this problem. The purpose of this article is to demonstrate that it is possible to improve these systems by using a Gamut Mapping-based image post-processing method that has already been successfully tested for Visual Attention Retargeting. Schematically, what we present in this article are the results of a study that combines Gamut Mapping with 2 systems based on CNNs and 2 systems not based on Deep learning where it is compared if the application of this method of image post-processing produces an improvement in the saliency prediction of these systems. ; La detección de saliency busca producir un modelo computacional de atención visual selectiva que sea capaz de predecir las regiones de una imagen donde el ojo humano centrarÃa su vista. En la actualidad existen varios modelos basados y no basados en Deep learning que son capaces de solucionar esta problemática. El objetivo de ...
No Comments.