NTIRE 2026 视频显著性预测挑战赛:方法与结果

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# 论文页面 - NTIRE 2026 视频显著性预测挑战赛:方法与结果 来源:[https://huggingface.co/papers/2604.14816](https://huggingface.co/papers/2604.14816) 作者:,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ## 摘要 本文概述了 NTIRE 2026 视频显著性预测挑战赛。挑战赛的目标是为提供的视频序列开发自动显著图预测方法。为此,我们准备了一个包含 2,000 条多样化视频、采用开放许可的全新数据集。通过众包鼠标追踪收集注视点及对应显著图,涵盖超过 5,000 名评估者的观看数据。评估在 800 条测试视频子集上进行,采用广泛认可的质量指标。本次挑战赛吸引了 20 余支队伍提交结果,最终 7 支队伍通过代码审查阶段。所有数据均已公开——https://github.com/msu-video-group/NTIRE26_Saliency_Prediction。

本文概述了 NTIRE 2026 视频显著性预测挑战赛。挑战赛的目标是为提供的视频序列开发自动显著图预测方法。为此,我们准备了一个包含 2,000 条多样化视频、采用开放许可的全新数据集。通过众包鼠标追踪收集注视点及对应显著图,涵盖超过 5,000 名评估者的观看数据。评估在 800 条测试视频子集上进行,采用广泛认可的质量指标。本次挑战赛吸引了 20 余支队伍提交结果,最终 7 支队伍通过代码审查阶段。所有数据均已公开——https://github.com/msu-video-group/NTIRE26_Saliency_Prediction。
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NTIRE 2026 视频显著性预测挑战赛:方法与结果

来源:https://huggingface.co/papers/2604.14816
作者:,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

摘要

本文概述了 NTIRE 2026 视频显著性预测挑战赛。参赛者的目标是为提供的视频序列开发自动化的显著图预测方法。为此挑战赛准备了一个包含 2,000 条多样化视频的新数据集,采用开放许可证。通过众包鼠标追踪收集注视点及对应显著图,包含超过 5,000 名评估者的观看数据。在 800 条测试视频子集上使用通用质量指标进行评估。挑战赛吸引了 20 余支队伍提交,最终 7 支队伍通过代码审核。所有数据已公开:https://github.com/msu-video-group/NTIRE26_Saliency_Prediction。

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