SaltiNet: scan-path prediction on 360 degree images using saliency volumes
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/114891
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2018
EditorIEEE Press
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
We introduce SaltiNet, a deep neural network for scan-path prediction trained on 360-degree images. The model is based on a temporal-aware novel representation of saliency information named the saliency volume. The first part of the network consists of a model trained to generate saliency volumes, whose parameters are fit by back-propagation computed from a binary cross entropy (BCE) loss over downsampled versions of the saliency volumes. Sampling strategies over these volumes are used to generate scan-paths over the 360-degree images. Our experiments show the advantages of using saliency volumes, and how they can be used for related tasks. Our source code and trained models available at https://github.com/massens/saliency-360salient-2017.
CitacióAssens, M., Giro, X., McGuinness, K., O'Connor, N. SaltiNet: scan-path prediction on 360 degree images using saliency volumes. A: International Workshop on Egocentric Perception, Interaction and Computing. "2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)". IEEE Press, 23/01/2018, p. 2331-2338.
ISBN978-1-5386-1034-3
Versió de l'editorhttp://ieeexplore.ieee.org/document/8265485/
Altres identificadorshttps://arxiv.org/abs/1707.03123
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
SaltiNet_marc.a ... pc.edu_ICCV_2017_paper.pdf | Open access paper from Computer Vision Foundation | 522,0Kb | Visualitza/Obre |