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预告 | IJCAI 2017提名最佳学生论文作者解读 | 学术青年分享会

2017-10-13 13:30 不灵叔


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显著性检测是计算机视觉中长期存在的问题。现有的大部分研究都集中在探索用户间普遍存在的显著性模型,即缺乏对个体在性别、年龄、习惯上差异的重视。在这篇IJCAI文章中,作者首次提出了个人显著性预测任务,并建立了首个个人显著性数据库,同时提出基于卷积神经网络的多任务个人显著性预测模型(Multi-Task Convolutional Neural Network),实验结果验证了模型的良好的性能。


Beyond Universal Saliency: Personalized Saliency Prediction with Multi-task CNN


论文地址:https://pdfs.semanticscholar.org/aca8/c4a62ed6e590889f1e859d7bc79311fa6f4d.pdf



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Beyond Universal Saliency: Personalized Saliency Prediction with Multi-task CNN



分享人简介

徐衍钰,上海科技大学信息学院三年级博士生,导师为高盛华教授。2011年本科毕业于大连理工大学。主要研究方向为计算机视觉,例如显著性分析、人脸对齐等。


分享时间


北京时间10月13日(周五) 20:00 



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