DUT-OMRON

我们引入了一个带有自然图像的新数据库DUT-OMRON，用于研究在显着目标检测和眼睛注视预测中更适用且更可靠的方法。
建议的数据库由从140,000多个图像中手动选择的5,168高质量图像组成。我们将图像的大小调整为400 × x或x × 400像素，其中x小于400。我们数据库的图像具有一个或多个显着对象和相对复杂的背景。我们总共有25名参与者来收集地面真相，每张图片有5名参与者的标签。他们都有正常或矫正至正常视力，并意识到我们实验的目标。我们为拟议的数据库构建了像素级地面真相，包围框地面真相和注视地面真相。
我们的数据集是唯一具有如此大规模的眼睛注视，边界框和像素方向地面真相的数据集。与ASD和MSRA数据集以及其他一些眼睛注视数据集 (即MIT 15和NUSEF 16数据集) 相比，所提出的数据集中的图像更加困难，因此更具挑战性，并为显着性检测的相关研究提供了更大的改进空间。