4、视觉显著性评估：基准与指标详解

于 2025-10-21 09:08:26 发布
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视觉显著性评估：基准与指标详解

在视觉研究领域，为了评估视觉显著性模型的性能，需要合适的基准数据集和评估指标。下面将详细介绍相关的图像和视频基准数据集，以及常用的评估指标。

基准数据集

基准数据集是评估视觉显著性模型的基础，主要分为图像基准和视频基准。

图像基准

有许多研究者构建了不同的图像基准数据集。例如，Huang等人在2009年提出了一个包含993张图像的协作基准，通过从交互式游戏中收集和平均大量矩形注释，能够在每张图像中稳健地标记多个显著对象。Cerf等人在2009年收集了8名受试者在180张彩色户外和室内图像上进行自由观看任务时的注视数据，这些图像包含多种不同类型的面部，并且还要求观察者对每张图像的有趣程度进行评分。

视频基准

除了图像基准，一些研究通过记录视频中的注视点来验证时间信息的影响。其中，最流行且公开可用的两个视频基准是ORIG和MTV。
- ORIG基准 ：由Itti在2004年提出，包含50个视频片段，共超过46,000个视频帧，总时长25分钟。这些视频包含“户外白天和夜晚”“人群”“电视新闻”“体育”“广告”“视频游戏”和“测试刺激”等场景。使用240HZ的ISCAN RK - 464眼动仪记录了8名受试者（5男3女，年龄23 - 32岁）观看这些片段时的眼动轨迹（每个片段4 - 6名受试者）。从代表性视频帧和注视密度图可以看出，每个视频帧中的注视点非常稀疏。
- MTV基准 ：基于ORIG数据集构建，用于区分人类视觉系统中自下而上和自上而下因素的影响。将ORIG基准中的视频剪成1 - 3秒的

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