【视频显著性检测】Video Salient Object Detection via Fully Convolutional Networks【论文笔记】
这篇论文非常有意思，不仅仅在于显著性，而在于数据集的生成。
本文主要内容：
一、提出使用神经网络做动态视觉显著性检测
二、提出一种人工合成视频数据的方法。★★★★★
三、在数据集上state-of-the-art，且速度更快。
网络结构
网络结构如图，输入单张图片经过全卷积网络输出得到静态显著性检测图，然后与下一帧的帧对结合，输入动态的全卷积网络得到最终的显著性检测图。网络结构非常清晰。
视频数据的合成【人工合成帧对数据以及相应的显著性图】
如上图，我们可以通过合成不同的光流图，加到原来的图像中，得到不同运动模式，不同形变，平滑转移的动态视频帧对。
首先，我们将图像根据显著性真图G分割成一组超像素R，再将R分为前景F和背景B。考虑动态下，背景也存在一定运动，选取10%的B中超像素S，，在[-d,d]的范围中随机移动，其中d=h/10（竖直方向为例），其余背景保持不动。前景物体一般整体移动，会比较紧凑，但不同部位移动幅度不同，因此，前景物体位移为m，在水平方向上在[m-d/10，m+d/10]的范围随机移动。从而确定原始的运动方向矢量v。
最后提出如下的损失函数，其中v为原始的运动向量。第一项为一元限制，表示每个超像素趋于原来的位置，第二项为平滑限制，表示色彩相似【可以理解为同为前景，或同为背景】并且相邻的超像素有一致的运动模式。
λ表示多大程度上希望区域保持一致，对于前景区域F和选出的部分背景超像素S，希望他们保持原来的运动趋势，对于其他背景区域，只希望保持平滑。
wii‘ 如下式，C（r）表示超像素中像素的平均颜色向量，如果相邻像素分别为前景和背景，则w为0，保持前景和背景的不同，以及前景内和背景内的一致性。
最终结果：【做的时间比较早，效果肯定不必现在，但是这方面的研究也比较少】
溶解实验：总之静态以及动态一起才最好。另外，丰富的训练数据也是非常关键的一环。
有意思的点：
1. 输入帧对，而不是使用光流，保证使用的数据能够体现动态变化。【与光流信息相结合也是一种思路，例如浅融合，深度融合等等】
2 极大的数据生成，可以解决训练数据太少的因素，也极大拓展网络的性能【数据增强，以及多种预处理值得重视】