hfut-麻将胡了pg电子网站

订阅方案:
普通用户:
¥30.00
vip用户:
¥0.00
联系客服 查看订阅方案
所属分类: 综合数据 标签: (无)
来源: moonapi
更新时间: 2023-12-06 最新数据时间: 自动更新
数据集简介:

数据集介绍: 由255个光场组成,每个光场图像生成的图像范围从53到64个,其中跨越了多个显著性检测挑战,如遮挡、杂乱背景和外观变化。

  • 质量保证
  • 免费样本数据
  • 免费数据更新
  • 提供发票
数据集概览(文件数量,文件种类,数据集行列数),数据集示例数据请查看下方数据集介绍或联系客服索取
  • 数据集介绍
  • 订阅方案
  • 问题反馈

hfut-lytro数据集简介

数据集介绍:


由255个光场组成,每个光场图像生成的图像范围从53到64个,其中跨越了多个显著性检测挑战,如遮挡、杂乱背景和外观变化。

hfut vcc vehicle logo dataset. contribute to hfut-vl/hfut-vl-dataset development by creating an account on github.
ieee xplore, delivering full text access to the world's highest quality technical literature in engineering and technology. | ieee xplore
github is where over 94 million developers shape the future of software, together. contribute to the open source community, manage your git repositories, review code like a pro, track bugs and features, power your ci/cd and devops workflows, and secure code before you commit it.
a light field dataset dedicated to saliency detection - github - pencilzhang/hfut-lytro-dataset: a light field dataset dedicated to saliency detection
编辑|平台 hfut-lytro数据集数据集下载地址: gkqau一个光场显著性分析基准数据集,名为hfut lytro,由255个光场组成,每个光场图像生成的图像范围从53到64个,其中跨越了多个显著性检测挑…
显著目标检测:综述摘要自然场景中显著物体的检测和分割,通常被称为显著物体检测,已经引起了计算机视觉领域的广泛关注。虽然已经提出了许多模型,并出现了一些应用,但对所取得的成就和存在的问题还缺乏深入的了解。我们的目标是全面回顾显著目标检测的最新进展,并将该领域与其他密切相关的领域,如通用场景分割、目标建议生成和注视预测的显著性进行比较。包括228种出版物,我们调查了i)根源、关键概念和任务,ii)核心技术和主要建模趋势,以及iii)显著对象检测中的数据集和评估度量。我们还讨论了模型性能中的评价指标和数据集偏

light field salient object detection based on multi-modal multi-level feature aggregation network

一个新的具有挑战性的用于光场显著性分析的基准数据集,称为hfut-lytro。

在dutlf-fs和hfut-lytro光场基准数据集上进行实验对比,结果表明,该算法在5个权威评估度量指标上均优于molf、afnet、dmra等主流显著性目标检测算法。

 

lytro光场相机的原理,科普,简单地进行了解

1.主镜头和感光元件之间有一个微镜头阵列,微镜头(很小的镜头,就是和芯片一个道理,把它们集中在很小的一片上)在中间加东西岂不是要把镜头堵上了?那后面的感光元件岂不是被微镜头挡上了?(其实微镜头之后的感光元件其实就是和微镜头匹配的cmos感应器,就是把主镜头进来的像又通过了一个镜头,然后到了感光元件。

主镜头感应器之间,有一个3280*3280排列的微型镜头阵列主镜头和感应器之间

收集到图像信息之后有两种算法:1.n个小图像适当平行移动,叠加求解,其中涉及到了移动,相加和平均。个人理解为每个微镜头过来其实否是一个完整的像,只是角度不同而已,把像进行叠加运算,就可以制造出不同的景深了,当然其中应该涉及到了加权等问题。2.光线束投影法,每个微镜头透过来的像的一部分作为延伸,也就是上面图画的,经过了cmos后有了焦点,其实那是假设的,算法进行实现的。

其实就是把一个相机分解成了很多小相机,一大堆紧密放在一起的小相机,这样当然出来的像是有偏差的,通过偏差就可以算出前景,背景,以及景深了。

下面添加一点,光场相机的五维空间(x,y,z,θ,ψ)

其中θ代表光线仰角,ψ代表方位角。

 

在成像时需要记录光场的四维信息。(x,y,u,v)

 

其中x,y代表光线成像位置,u,v则可以通过夹角关系,定义光线的传播方向。

 

推荐数据集
网站地图