用CRF和dictionary learning做的显著性检测
资 源 简 介
yangyang在2012CVPR上的论文的对应代码，利用CRF（条件随机场）和字典学习的方法实现了自顶向下的显著性区域检测，并在Graz02数据库上做了测试，结果比以往的方法要好，实现了针对自行车、汽车和人的显著性区域的检测。
文 件 列 表
top-down-saliency
bike.bmp
BP
BuildGraph.m
build_database.m
car.bmp
crf_infer_gc.m
crf_infer_lbp.m
demo.m
EuDist2.m
graph-cut
gt_labeling.m
heatmap_overlay.m
image.jpg
liblinear-1.8
LICENSE.TXT
model_bike_graz.mat
model_bike_voc.mat
model_car_graz.mat
model_car_voc.mat
model_person_graz.mat
model_person_voc.mat
PCA.m
person.bmp
prec_rec.m
ReadMe.txt
run_graz02_slvcrf_bike.m
run_graz02_slvcrf_car.m
run_graz02_slvcrf_person.m
SIFT
sift_descriptors_computing.m
slvcrf_feature.m
slvcrf_initialize.m
slvcrf_mmlearning.m
slvcrf_testing.m
sparse-coding
train_test_split_graz02.m
