显著性目标检测代码全汇总！(包含2D、3D、4D以及Video)

显著性目标检测资源汇总
最新推荐文章于 2025-01-22 16:42:20 发布
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#算法 #github #人工智能 #深度学习 #机器学习

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给大家推荐一个优秀的Github项目，总结了近几年的显著性目标检测相关顶会顶刊论文以及相应代码。尤其适合初学者的论文阅读，以及高级研究员的文献检索和代码查找。

Github地址

https://github.com/jiwei0921/SOD-CNNs-based-code-summary-

欢迎大家直接关注最新动态，持续更新中。

项目背景

显著性目标检测（salient object detection）目的是为了找到一个场景中最显著的物体。由于其任务的实用性，应用在许多产品的底层算法中，例如抠图软件、机器人避障、自动驾驶、医学诊断等。

显著性目标检测例子

目录及部分内容截图：

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目标检测YOLO实战应用案例100讲-高分辨率显著性目标检测算法研究
qq_36130719的博客
09-18 604
得益于深度学习的繁荣发展，显著性目标检测也得到了空前的发展，并涌现出了大 量的基于深度学习的显著性目标检测算法。但是精细化的像素 级数据集标注是一道繁琐且成本巨大的工序，特别是对于像农业，医疗领域这些特定领 域的数据集标注还需要专业人士的指导，这些问题显而易见地成为显著性目标检测发展 的瓶颈，限制其提升空间。然而，对于背景杂乱、 对比度不明显的场景，这些传统的基于手工特征的方法缺乏更高层语义信息的理解，因此会导致显著性目标的预测的效果不理想，不可避免地限制了显著性目标检测的发展。
每日AIGC最新进展(60)：华中科大提出可控相机视频生成、ECCV2024 从2D图像中提取先验知识指导3D生成、北师大提出多模态变分编码器MDDVAE
沉迷单车的追风少年
10-01 1378
CinePreGen是一种通过引擎驱动的扩散技术来增强视频可视化的视觉预可视化（预览）系统。随着视频生成AI模型的进步，创造者们在优化视频预可视化时日益依赖这些技术。然而，现有的方法主要依赖文本描述，往往难以提供所需的详细摄像机控制，尤其是动态摄像机运动的过程。为了解决这些问题，CinePreGen引入了一个可操作的摄像机和故事板界面，允许用户从全局到局部地调整摄像机设置，从而实现更高程度的创作控制。通过其友好的AI渲染工作流，CinePreGen能够有效地提高视频生成的一致性与连贯性，最终道德用户的设计与
显著性检测saliency detection代码实现
OldDriver1995的博客
03-01 896
显著性检测
显著性检测的代码汇总
热门推荐
开飞机的小毛驴儿
02-21 1万+
IT方法：http://www.saliencytoolbox.net/ AIM方法：http://www-sop.inria.fr/members/Neil.Bruce/ IM方法：http://www.cat.uab.cat/Research/Attention/ MSS方法：http://lcavwww.epfl.ch/~achanta/ SEG方法：http://www.cse.o...
显著性检测的评价指标代码
q2479036243的博客
08-29 3028
显著性检测指标python代码
显著性物体检测方法汇总
qq_19329785的博客
02-12 3341
对目前几乎所有的利用深度学习的显著性物体检测算法进行了一个汇总，列表中主要包括公布代码或者结果的方法。 链接：https://github.com/jiwei0921/SOD-CNNs-based-code-summary-/blob/master/README.md 希望多大家有帮助！ ...
生成任意3D和4D场景！GenXD：通用3D-4D联合生成框架 | 新加坡国立&微软
AIGCer的博客
11-12 1787
现有的2D视觉生成已取得显著进展，但3D和4D生成在实际应用中仍然面临挑战，主要由于缺乏大规模4D数据和有效的模型设计。
2D 超声心动图视频到 3D 心脏形状重建的临床应用| 文献速递-医学影像人工智能进展
weixin_38594676的博客
01-22 1382
Title题目2D echocardiography video to 3D heart shape reconstruction for clinicalapplication2D 超声心动图视频到 3D 心脏形状重建的临床应用01文献速递介绍超声心动图是心血管医学中一种至关重要且广泛应用的影像学技术，利用超声波技术捕捉心脏及其周围结构的高分辨率图像。由于其低成本、快速采集时间以及高空间和时间分辨率，超声心动图是评估心脏形态和功能的首选非侵入性方法。然而，传统的超声心动图仅提供心脏形态在离散二维平面上的轮
显著性检测代码及图片_显著性检测HC/LC/AC/FT算法_
10-01
实现了显著性检测HC/LC/AC/FT的C++算法，并附带测试图片
显著性检测
10-17
FT，HC，AC，LC等，几种常见的代码，集合。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
显著性检测的经典算法代码.zip
11-13
显著性检测算法 matlab代码：Itti，SR，FT和GBVS 显著性检测的数据集MSRA-B 100多张原始图片和GT图片
多尺度显著性检测含代码
11-13
显著性检测的多尺度，代码全，学习价值高，来下载吧
matlab显著性检验代码-FALCON:鹘
06-04
matlab显着性检验代码鹘 FALCON 是一个包，旨在分析嵌套性并帮助比较二分网络中不同的嵌套性度量和相关的空模型。 它目前已实现用于 , 和 。 特征 FALCON 允许计算二进制网络的六种嵌套度量： 嵌套性度量 在五个二元零模型下进行显着性检验：SS、FF、CC、DD 和 EE 此外，频谱半径和 WNODF 度量可用于在四个加权零模型下分析加权网络。 有关 FALCON 提供的更多信息，请阅读 . 有关如何运行 FALCON 的更多信息，请阅读 . 还有一个可用。 如果您使用或开发 FALCON，请告诉我们 - 我们有兴趣了解此代码的使用方式！ 下载 ======== 点击下载最新版本 ======== 接触 该软件包由埃克塞特大学的 Stephen Beckett ()、Chris Boulton () 和 Hywel Williams() 编写。 如果您有任何疑问，请与我们联系！
显著性目标检测matlab代码_YOLO v3 目标检测终篇（附完整 GitHub 代码）
weixin_39557087的博客
11-29 2841
点击上方“AI有道”，选择“置顶”公众号重磅干货，第一时间送达本文转载自机器之心，禁二次转载选自 | Medium作者 |Ayoosh Kathuria参与 | Panda昨天发文介绍了《从零开始 PyTorch 项目：YOLO v3 目标检测实现》的前 3 部分，介绍了 YOLO 的工作原理、创建 YOLO 网络层级和实现网络的前向传播的方法。本文包含了该教程的后面两个部分，将介绍「...
2023年显著性检测部分论文及代码汇总
qq_47627751的博客
06-19 5192
现有的显著性检测大多侧重于提高模型的整体性能，而没有明确解释训练分布和测试分布之间的差异，本文提出一种特殊类型的认知不确定性，即分布不确定性，用于显著性检测。，受到其边界敏感性、内容完整性、迭代细化和频率分解机制的启发，本文设计多级混合损失引导网络学习像素级、区域级和对象级特征；具体说，首先提出一个区域到区域的相关模块，用于在保持计算效率的同时将图像间的关系引入逐像素分割特征；然后，使用两种类型的预定义。，从特征间和特征内角度，以互补和动态的方式自适应融合不同投影的特征，同时设计过滤和细化模块。
实现图像显著性检测Matlab代码分享
ByteWhiz的博客
08-09 471
该代码实现了基于上下文意识的图像显著性检测算法，输入为待检测的图像，输出为显著性检测结果。图像显著性检测是计算机视觉领域的一项重要任务，它可以帮助人们快速了解图像中最重要、最有吸引力的区域。本文将介绍一种基于上下文意识的图像显著性检测方法，并分享对应的Matlab源代码。通过这种基于上下文意识的方法，得到的显著性检测结果更具可靠性和准确性，适用于计算机视觉中的很多应用场景。图像显著性检测方法涵盖了很多种算法，其中基于上下文意识的方法最近备受关注。基于上下文意识实现图像显著性检测的Matlab代码。
Itti经典的视觉显著性检测代码
10-29
Itti经典的视觉显著性检测MATlab代码，本人亲自测试，可以运行！
swinnet是2D还是3D显著性目标检测
最新发布
06-13
### SwinNet在显著性目标检测中的应用 SwinNet 是一种基于 Swin Transformer 的网络结构，它在显著性目标检测领域表现出色。根据其设计和应用场景，SwinNet 可以用于 2D 和 3D 显著性目标检测，但两者的技术实现和应用场景存在明显差异[^1]。 #### 技术差异 - **2D 显著性目标检测** 在 2D 显著性目标检测中，SwinNet 主要依赖于 Swin Transformer 提取图像的多尺度特征。通过分层特征金字塔结构，SwinNet 能够高效捕获全局上下文信息和局部细节，从而提高显著性目标的检测精度[^2]。此外，2D 场景通常处理的是单帧图像或视频帧，计算复杂度相对较低。 - **3D 显著性目标检测** 对于 3D 显著性目标检测，SwinNet 需要扩展到三维空间，处理点云数据或体素化后的 3D 数据。这种情况下，Swin Transformer 的窗口注意力机制被调整为适应 3D 空间中的特征提取需求。例如，通过引入稀疏卷积或自适应窗口大小，SwinNet 能够在保持高分辨率的同时减少计算开销[^3]。 #### 应用场景 - **2D 场景** 2D 显著性目标检测适用于图像级别的任务，如图片编辑、目标分割、视觉注意力引导等。由于 2D 数据易于获取且处理成本较低，SwinNet 在这些领域的应用更加广泛[^4]。 - **3D 场景** 3D 显著性目标检测则更多应用于自动驾驶、机器人导航、医学影像分析等领域。这些场景中的数据通常具有复杂的几何结构，因此需要更强大的特征提取能力来捕捉空间关系[^5]。 ```python # 示例代码：Swin Transformer 的窗口划分机制（简化版） def window_partition(x, window_size): """ 将输入特征图划分为多个不重叠的窗口。 :param x: 输入特征图 (B, H, W, C) :param window_size: 窗口大小 :return: 划分后的窗口 (num_windows*B, window_size, window_size, C) """ B, H, W, C = x.shape x = x.view(B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C) windows = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(-1, window_size, window_size, C) return windows ```
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