Induced Saliency(유도된 돌출)란 무엇입니까?
Induced Saliency 유도된 돌출 - Statistical analyses show that our proposed MDSV outperforms the existing metrics in quantifying the image quality induced saliency variation. [1] Our previous study has shown that image distortions cause saliency to deviate from their original places in natural images, and the degree of such distortion-induced saliency variation (DSV) depends on image content and the properties of distortion. [2] We provide novel evidence that peer induced saliency bias acts as a mechanism to explain consumption peer effects. [3] Specifically, they first generate coarse depth-induced saliency cues which are careless of depth details. [4] Being able to measure such distortion-induced saliency variation (DSV) significantly benefits algorithms for automated image quality assessment. [5]통계 분석은 우리가 제안한 MDSV가 이미지 품질로 인한 돌출 변화를 정량화하는 데 기존 메트릭을 능가함을 보여줍니다. [1] 우리의 이전 연구에서는 이미지 왜곡으로 인해 자연 이미지에서 돌출부가 원래 위치에서 벗어나는 것으로 나타났으며 이러한 왜곡 유도 돌출부 변화(DSV)의 정도는 이미지 내용 및 왜곡 속성에 따라 다릅니다. [2] 우리는 동료 유발 돌출 편향이 소비 동료 효과를 설명하는 메커니즘으로 작용한다는 새로운 증거를 제공합니다. [3] 특히, 그들은 먼저 깊이 세부 사항에 부주의한 거친 깊이 유도 돌출 신호를 생성합니다. [4] 이러한 왜곡 유발 돌출 변화(DSV)를 측정할 수 있다는 것은 자동화된 이미지 품질 평가를 위한 알고리즘에 상당한 이점이 있습니다. [5]
induced saliency variation 유도된 돌출성 변화
Statistical analyses show that our proposed MDSV outperforms the existing metrics in quantifying the image quality induced saliency variation. [1] Our previous study has shown that image distortions cause saliency to deviate from their original places in natural images, and the degree of such distortion-induced saliency variation (DSV) depends on image content and the properties of distortion. [2] Being able to measure such distortion-induced saliency variation (DSV) significantly benefits algorithms for automated image quality assessment. [3]통계 분석은 우리가 제안한 MDSV가 이미지 품질로 인한 돌출 변화를 정량화하는 데 기존 메트릭을 능가함을 보여줍니다. [1] 우리의 이전 연구에서는 이미지 왜곡으로 인해 자연 이미지에서 돌출부가 원래 위치에서 벗어나는 것으로 나타났으며 이러한 왜곡 유도 돌출부 변화(DSV)의 정도는 이미지 내용 및 왜곡 속성에 따라 다릅니다. [2] 이러한 왜곡 유발 돌출 변화(DSV)를 측정할 수 있다는 것은 자동화된 이미지 품질 평가를 위한 알고리즘에 상당한 이점이 있습니다. [3]