18、视觉显著性计算：去除训练中的标签歧义

视觉显著性计算：去除训练中的标签歧义

1. 不同视频类型的显著性计算表现

在视觉显著性计算中，不同视频类型的场景复杂度对算法性能有显著影响。从相关研究结果来看，大多数方法在“视频游戏”类型的视频中表现最佳。这是因为“视频游戏”场景通常具有明显的显著目标，这些目标很容易与干扰项区分开来。玩家在游戏过程中，常常会调整场景，如改变视角和角色位置，以确保目标能够突出显示。此外，“视频游戏”的场景相对其他视频类型（如“电视新闻”）更为简单，这有助于显著性计算。

视频类型	特点	对显著性计算的影响
视频游戏	有明显显著目标，玩家可调整场景，场景相对简单	利于显著性计算，算法表现佳
电视新闻	场景复杂，包含主播、字幕、滚动文本、标志等多种内容	难以仅用视觉特征区分目标和干扰项，算法表现差
体育	场景复杂	难以仅用视觉特征区分目标和干扰项，算法表现差

与之相反，大多数算法在“电视新闻”和“体育”类型的视频中表现最差。原因在于这些类型的场景比其他视频类型更为复杂。例如，“新闻”场景可能包含主播、字幕、滚动文本、标志等多种内容，这些内容都可能成为显著目标。在这种