学习笔记：Saliency Optimization from Robust Background Detection
本文目标显著性目标检测是由无监督学习的方法来作的。
首先作者提出了背景连通度评估从而分离显著性的目标。
作者首先提出了连通度计算公式：
本文先通过图像分割进行区域分割。 SLIC算法来作。
然后通过提出连通度计算扩展到区域的计算。如下：
由于上述公式计算的结果可能对比度不高，于是作者又提出了一个背景对比度权重。
首先写出了超像素的权重：
同时还提出了背景概率：
最终背景对比度权重为：
这样就很好的描述了区域背景性和显著性目标性。
前后几个效果图如下：
最后作者进行优化。通过上述的描述得到了损失函数：
最后通过最小二乘法进行优化得到最终的显著性区域。