视觉显著性预测模型与GitHub代码仓库综合列表

视觉显著性预测模型与GitHub代码仓库综合列表

以下是视觉显著性预测领域领先论文及其对应GitHub代码仓库的精选列表，包含详细描述：

1. Contextual Encoder-Decoder Network for Visual Saliency Prediction

• 论文: Contextual Encoder-Decoder Network for Visual Saliency Prediction
• 代码仓库: GitHub - saliency
• 描述: 该仓库包含用于预测图像视觉显著性的上下文编码器-解码器网络的实现。该模型利用上下文信息来增强显著性图的准确性，提供了一个强大的框架来理解人类在视觉场景中的注意力。

2. Predicting Human Eye Fixations via an LSTM-based Saliency Attentive Model

• 论文: Predicting Human Eye Fixations via an LSTM-based Saliency Attentive Model
• 代码仓库: GitHub - sam
• 描述: 该仓库实现了基于LSTM的显著性注意模型（SAM），旨在预测人类的眼动注视点。通过集成长短期记忆网络，模型捕捉视觉数据中的时间依赖性，提升了人类注意力焦点的预测能力。

3. TranSalNet: Towards Perceptually Relevant Visual Saliency Prediction

• 论文: TranSalNet: Towards Perceptually Relevant Visual Saliency Prediction
• 代码仓库: GitHub - TranSalNet
• 描述: TranSalNet引入了一种基于Transformer架构的视觉显著性预测模型。该仓库提供了TranSalNet的实现，利用Transformer的注意力机制实现感知相关的显著性图，增强了对人类视觉注意力的理解。<