Salient Object Detection in the Deep Learning Era: An In-depth Survey
https://arxiv.org/pdf/1904.09146.pdf
画像の顕著性をディープラーニングで評価する系の研究まとめ
https://gyazo.com/1497f6c0f3cee186341772cc108eedaa
The rest of the paper is organized as follows. §2 explains the proposed taxonomies, each accompanied with one or two most representative models. §3 examines the most notable SOD datasets, whereas §4 describes several widely used SOD metrics. §5 benchmarks several deep SOD models and provides in-depth analyses. §6 provides further discussions and presents open issues and future research directions of the field. Finally, §7 concludes the paper
ニューラルネットワークのアーキテクチャによる分類
ピクセルベースのやつと、CNN的なやつがある
教師のレベルによる分類
人間の視線とかのアノテーションベース
weakなやつ(ImageNetみたいなやつの途中段階で物体のところがハイライトされる) #弱教師あり学習
Visual complexity analysis using deep intermediate-layer featuresが近そう
あと、Single Task Learning vs Multi Task Learning(MTL)という分類もある
https://gyazo.com/7716d70fe9db014335f18f45e02c205f