State of the art approaches for saliency prediction are based on Full Convolutional Networks, in which saliency maps are built using the last layer. In contrast, we here present a novel model that predicts saliency maps exploiting a non-linear combination of features coming from different layers of the network. We also present a new loss function to deal with the imbalance issue on saliency masks. Extensive results on three public datasets demonstrate the robustness of our solution. Our model outperforms the state of the art on SALICON, which is the largest and unconstrained dataset available, and obtains competitive results on MIT300 and CAT2000 benchmarks.
Multi-Level Net: a Visual Saliency Prediction Model / Cornia, Marcella; Baraldi, Lorenzo; Serra, Giuseppe; Cucchiara, Rita. - 9914(2016), pp. 302-315. ((Intervento presentato al convegno Fourth International Workshop on Assistive Computer Vision and Robotics tenutosi a Amsterdam, The Netherlands nel October 9th, 2016 [10.1007/978-3-319-48881-3_21].
Data di pubblicazione: | 2016 | |
Titolo: | Multi-Level Net: a Visual Saliency Prediction Model | |
Autore/i: | Cornia, Marcella; Baraldi, Lorenzo; Serra, Giuseppe; Cucchiara, Rita | |
Autore/i UNIMORE: | ||
Digital Object Identifier (DOI): | http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-48881-3_21 | |
Codice identificativo Scopus: | 2-s2.0-84996671136 | |
Codice identificativo ISI: | WOS:000389501700021 | |
Nome del convegno: | Fourth International Workshop on Assistive Computer Vision and Robotics | |
Luogo del convegno: | Amsterdam, The Netherlands | |
Data del convegno: | October 9th, 2016 | |
Serie: | LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE | |
Volume: | 9914 | |
Pagina iniziale: | 302 | |
Pagina finale: | 315 | |
Citazione: | Multi-Level Net: a Visual Saliency Prediction Model / Cornia, Marcella; Baraldi, Lorenzo; Serra, Giuseppe; Cucchiara, Rita. - 9914(2016), pp. 302-315. ((Intervento presentato al convegno Fourth International Workshop on Assistive Computer Vision and Robotics tenutosi a Amsterdam, The Netherlands nel October 9th, 2016 [10.1007/978-3-319-48881-3_21]. | |
Tipologia | Relazione in Atti di Convegno |
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