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Open Images
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新协议和数据集通过感知影响评估超分辨率伪影
研究人员推出了 SR-Prominence，这是一个新的众包协议和数据集，旨在根据感知影响评估图像超分辨率 (SR) 方法中的伪影。该协议将伪影突出度定义为在突出区域中注意到伪影的观看者的比例。随附的数据集包含来自各种来源的 3,935 个伪影掩码，并带有突出度分数注释。初步研究表明，SSIM 和 DISTS 等传统指标与感知的伪影突出度高度相关，而专门的伪影检测器和无参考指标则难以泛化。
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新框架在无显式背景监督下学习物体性
研究人员开发了一个名为背景无关物体性学习（B-FOR）的新框架，用于类别无关物体检测。该方法在没有显式背景监督的情况下学习物体性，解决了传统闭集训练可能导致的物体性偏差的局限性。B-FOR 预测密集的物体中心和尺度场，并使用结构化软目标将监督限制在标注区域内。在 PASCAL VOC、MS-COCO 和 Open Images 数据集上的实验表明，该方法在泛化到未见类别和跨数据集分布方面有所改进，比之前的类别无关基线高出 10 个 AR 点以上。