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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,314 - 1,325 (12page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2024.27.11.1314
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In this paper, we propose a Video Swin Transformer Saliency Network (VST-SalNet). The proposed model utilizes the Video Swin Transformer as its backbone to effectively learn the spatiotemporal fea- tures of video data and is designed to handle long-range spatiotemporal dependencies. Additionally, it integrates high-level semantic information and low-level details through the application of a feature pyramid structure. This structure enables multi-scale feature fusion and refines spatial details across resolutions. In turn, the model enhances spatial resolution by effectively handling objects of various sizes, preserving semantic information, and minimizing information loss. Experimental results on DHF1K, Hollywood-2, and UCF Sports datasets, evaluated using metrics such as SIM and CC, confirm that VST-SalNet outperforms the state-of-the-art models.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안한 방법
4. 실험
5. 실험 결과
6. 결론
REFERENCE
참고문헌 (50)
참고문헌 신청
S. Treue, “Visual Attention: The Where, What, How and Why of Saliency,” Current Opinion in Neurobiology, Vol. 13, No. 4, pp. 428-432, 2023.
L. Itti and C. Koch, “Computational Modelling of Visual Attention,” Nature Reviews Neuroscience, Vol. 2, No. 3, pp. 194-203, 2001.
N. Murray, M. Vanrell, X. Otazu, and C.A. Parraga, “Low-Level Spatiochromatic Grouping for Saliency Estimation,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 35, No. 11, pp. 2810-2816, 2013.
L. Jiang, Y. Li, S. Li, M. Xu, S. Lei, Y. Guo, et al., “Does Text Attract Attention on E-Commerce Images: A Novel Saliency Prediction Dataset and Method,” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2088-2097, 2022.
S. Liang, R. Liu, and J. Qian, “Fixation Prediction for Advertising Images: Dataset and Benchmark,” Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol. 81, Article ID 103356, 2021.
L. Itti and C. Koch, “Computational Modelling of Visual Attention,” Nature Reviews Neuroscience, Vol. 2, No. 3, pp. 194-203, 2001.
N. Murray, M. Vanrell, X. Otazu, and C.A. Parraga, “Low-Level Spatiochromatic Grouping for Saliency Estimation,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 35, No. 11, pp. 2810-2816, 2013.
L. Jiang, Y. Li, S. Li, M. Xu, S. Lei, Y. Guo, et al., “Does Text Attract Attention on E-Commerce Images: A Novel Saliency Prediction Dataset and Method,” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2088-2097, 2022.
S. Liang, R. Liu, and J. Qian, “Fixation Prediction for Advertising Images: Dataset and Benchmark,” Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol. 81, Article ID 103356, 2021.
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