論文の概要: Determined by User Needs: A Salient Object Detection Rationale Beyond Conventional Visual Stimuli

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03526v1
• Date: Sat, 04 Apr 2026 00:10:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.623588
• Title: Determined by User Needs: A Salient Object Detection Rationale Beyond Conventional Visual Stimuli
• Title（参考訳）: ユーザニーズによって決定される: 従来の視覚刺激を超えた有能なオブジェクト検出規則
• Authors: Chenglizhao Chen, Shujian Zhang, Luming Li, Wenfeng Song, Shuai Li,
• Abstract要約: 既存のテキスト通過的視覚刺激に基づく合理性-最強の視覚刺激を持つ物体は、利用者の第一の焦点(例えば、有能な物体)として知覚される ユーザーは画像を見る前に必要があれば、その利用者の健全なオブジェクトは、例えば、ユーザーの要求が白いリンゴである場合など、彼らのニーズと整合する。」 このような監視は、ユーザーを満足させるために、textbffails だけでなく、
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.740761401166985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing \textbf{s}alient \textbf{o}bject \textbf{d}etection (SOD) methods adopt a \textbf{passive} visual stimulus-based rationale--objects with the strongest visual stimuli are perceived as the user's primary focus (i.e., salient objects). They ignore the decisive role of users' \textbf{proactive needs} in segmenting salient objects--if a user has a need before seeing an image, the user's salient objects align with their needs, e.g., if a user's need is ``white apple'', when this user sees an image, the user's primary focus is on the ``white apple'' or ``the most white apple-like'' objects in the image. Such an oversight not only \textbf{fails to satisfy users}, but also \textbf{limits the development of downstream tasks}. For instance, in salient object ranking tasks, focusing solely on visual stimuli-based salient objects is insufficient for conducting an analysis of fine-grained relationships between users' viewing order (usually determined by user's needs) and scenes, which may result in wrong ranking results. Clearly, it is essential to detect salient objects based on user needs. Thus, we advocate a \textbf{User} \textbf{S}alient \textbf{O}bject \textbf{D}etection (UserSOD) task, which focuses on \textbf{detecting salient objects align with users' proactive needs when user have needs}. The main challenge for this new task is the lack of datasets for model training and testing.
• Abstract（参考訳）: 既存の \textbf{s}alient \textbf{o}bject \textbf{d}etection (SOD) メソッドでは、最強の視覚刺激に基づく有理値がユーザの第一の焦点(例えば、サルエントオブジェクト)として認識されている。それらは、サルエントオブジェクトのセグメンテーションにおけるユーザの決定的な役割を無視している。 このような監視は、ユーザを満たすために \textbf{fails} だけでなく、下流タスクの開発を \textbf{limits する。 例えば、有能なオブジェクトランキングタスクでは、視覚刺激に基づく有能なオブジェクトにのみ焦点を合わせることは、ユーザの視聴順序(通常、ユーザのニーズによって決定される)とシーンのきめ細かい関係を解析するには不十分であり、その結果、誤ったランキング結果をもたらす可能性がある。 明らかに、ユーザのニーズに基づいて、健全なオブジェクトを検出することが不可欠である。 そこで,本稿では,ユーザのニーズが満たされた場合に,ユーザの積極的ニーズに一致した有意なオブジェクトを対象とする,textbf{User} \textbf{S}alient \textbf{O}bject \textbf{D}etection (UserSOD)タスクを提唱する。 この新しいタスクの主な課題は、モデルトレーニングとテストのためのデータセットの欠如である。

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