项目推荐：Caption-Guided Saliency

项目推荐：Caption-Guided Saliency

caption-guided-saliency Supplementary material to "Top-down Visual Saliency Guided by Captions" (CVPR 2017) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/caption-guided-saliency

1. 项目基础介绍和主要编程语言

Caption-Guided Saliency 是一个开源项目，旨在通过自然语言描述（如图像标题）来引导视觉显著性检测。该项目的主要编程语言是 Python，并且使用了 TensorFlow 框架来实现模型的训练和推理。

2. 项目的核心功能

该项目的主要功能是通过图像标题来生成视觉显著性图。具体来说，它能够：

• 视觉显著性检测：根据给定的图像标题，生成图像中与标题相关的显著性区域。
• 视频显著性检测：对于视频数据，项目能够生成与标题相关的显著性帧。
• 数据预处理：支持对MSR-VTT和Flickr30k等数据集进行预处理，以便进行模型训练和评估。
• 模型训练与评估：提供了训练和评估模型的脚本，用户可以根据需要调整模型参数。

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新更新，以下是一些新增的功能和改进：

• 数据预处理优化：对数据预处理脚本进行了优化，减少了预处理时间，特别是对于Flickr30k数据集的处理速度提升了约30%。
• 模型参数调整：增加了对模型参数的灵活调整功能，用户可以直接在 cfg.py 文件中修改模型的层维度、学习率等参数。
• 显著性可视化增强：改进了显著性可视化脚本，现在可以更清晰地展示视频中的显著性区域，并且支持更多的查询短语。
• 错误修复与稳定性提升：修复了之前版本中的一些小错误，提升了模型的稳定性和训练效率。

通过这些更新，项目在功能性和易用性上都有了显著的提升，适合对视觉显著性检测感兴趣的研究者和开发者使用。

caption-guided-saliency Supplementary material to "Top-down Visual Saliency Guided by Captions" (CVPR 2017) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/caption-guided-saliency