Сравнительный анализ методов построения карт салиентности растровых изображений

Abstract

Построение карты салиентности в традиционном смысле становится ключом к интерпретации работы нейронной сети, а также самостоятельным инструментом, позволяющим выделять наиболее значимые области изображения, что важно при работе с ним как с художественным произведением. Методы построения карт салиентности можно разделить на несколько групп по отношению к источнику информации о значимости пикселя, а также субъекту построения. Наибольшую ценность в области обработки изображений представляют нейросетевые методы: карты салиентности, создаваемые на их основе, являются основой для выделения объектов на изображении, то есть представляют собой самостоятельный инструмент, а не способ объяснения поведения модели машинного обучения.