Salient Object Detection 坏牧羊人 6 人赞同了该文章 概述 显著性目标检测也被称为显著性检测,旨在通过模拟人类视觉感知系统来检测自然场景图像中最显著的目标和区域。虽然,显著性目标检测听名字是一个检测任务,但是实际上是一个图像分割任务,即一个像素级分类任务,是一个数据所驱动的一个任务。是将自然图像中的显著目标分割出来,显著目标也可以理解为前景。如
Salient object detection is defined as the process of identifying the most noticeable segment or part within an image. It can be categorized into two approaches based on the use of either low level features or high level features for detecting objects in the image. ...
它实则为图像分割任务，将像素级分类，依据数据驱动原则，将自然图像中的显著目标细分出来。显著目标通常视为前景部分，下图示意了这一过程，展示为像素级别的二分类任务。早期方法基于手工特征，采用传统方法进行。随着深度学习兴起，卷积神经网络方法在显著性目标检测上表现突出，Transformer架构的应用亦提升了性...
1）salient object detection：输入一张图，输出一样大小的图，输入的图的每个像素值在0~1范围内，代表...
joint training:edge data(BCE)和 salient data (CE)交替训练,细化edge。 Contrast Prior and Fluid Pyramid Integration for RGBD Salient Object Detection (2019 CVPR) depth label 与 SOD 结合。 Contrast-enhanced Net(CEN):增加depth map前景背景的contrast,类内紧凑,类间可分。
1.1. Related work The following gives a review of salient object detection (segmentation) algorithms that are related to our approach. A comprehensive survey of salient object detection can be found from [9]. The review on visual attention modeling [7] also includes some analysis on salient ...
Salient Object Detection: A Discriminative Regional Feature Integration Approach (判别区域特征集成方法) 这篇文章是显著性检测在利用深度学习之前的一个高潮(利用分割来计算显著性) 摘要 显著目标检测一直是人们关注的热点,近年来各种启发式计算模型层出不穷。在本文中,我们将显著性映射计算视为一个回归问题。我们的...
Salient Object Detection: A Discriminative Regional Feature Integration Approach Salient object detection using biogeography-based optimization to combine features Deep Contrast Learning for Salient Object Detection Frequency-tuned Salient Region Detection, 早cpp实现多 ...
Salient Object Detection with Pyramid Attention and Salient Edges 主要亮点 网络结构 Pyramid Attention Module(2c) Salient Edge Detector(2e) Dense connection Discussion Detailed Network Architecture 实验细节 相关链接 主要亮点 金字塔注意力模块 显著性边缘检测模块 ...