SALICON(Salicency in Context)

上下文中的 SALIency (SALICON) 数据集包含 10,000 个训练图像、5,000 个验证图像和 5,000 个用于显着性预测的测试图像。该数据集是通过注释 MS COCO 图像中的显着性创建的。
真实显着性注释包括从鼠标轨迹生成的注视。为了提高数据质量，已排除局部密度低的孤立注视点。
提供基本事实的训练和验证集包含以下数据字段：图像、分辨率和凝视。
测试数据仅包含图像和分辨率字段。

The SALIency (SALICON) dataset contains 10,000 training images, 5,000 validation images, and 5,000 test images for saliency prediction. This dataset was created by annotating saliency in MS COCO images.
Ground-truth saliency annotations include fixations generated from mouse trajectories. To improve data quality, isolated fixations with low local density have been excluded.
The training and validation sets with ground truth include the following data fields: image, resolution, and fixation.
The test dataset only contains the image and resolution fields.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

SALICON数据集是一个用于显着性预测的图像数据集，包含20,000张图像（10,000训练、5,000验证、5,000测试），基于MS COCO图像并通过鼠标轨迹生成注视注释，以提高数据质量排除了孤立注视点。它主要用于计算机视觉中的目标检测任务，发布于2015年，采用CC BY 4.0许可。