什么是co-saliency？

2010年，Jacobs等人首次给出co-saliency的定义【cosaliency: where people look when comparing images】，指的是从一堆图像中找到特定的对象。

这种定义存在局限性，即必须采用同一镜头获取的相似图像来进行检测。这种局限限制了co-saliency的应用，即不具有通用性。

更受欢迎的定义是从多个图像中抽取common saliency。怎么理解这个common saliency呢？从检测图，应该是相似的显著性，例如：穿同种颜色球服的运动员。

怎么定位相似呢？

文献cluster-based co-saliency detection指出单幅图像的显著性检测容易忽略多幅图像的相关信息。什么意思？由其他图像提供信息？使用其他图像提供的信息？是不是与视频帧间信息很像呢？

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