BingY_998的博客

EGNet总结EGNet: Edge Guidance Network for Salient Object Detection ICCV2019用于显著性目标检测的边缘指导网络1、论文主要研究内容第一步，本文采用渐进式融合的方法提取出显著的目标特征。第二步，将局部边缘信息和全局位置信息相结合，得到显著的边缘特征。第三步，为了充分利用这些互补特征，本文将相同的显著边缘特征与不同分辨率下的显著目标特征相结合。进而本文提出一个EGNet来显式地模拟网络中互补的显著对象信息和显著的边缘信息，以保持

SSF总结Select, Supplement and Focus for RGB-D Saliency Detection CVPR2020RGB-D显著性检测的选择、补充和聚焦1、论文主要研究内容本文提出了一种基于全局位置和局部细节互补的精确RGB-D显著性检测的新框架。这是通过设计一个互补的交互模块(CIM)来从RGB和深度数据中有区别地选择有用的表示，并有效地集成跨模态特性来实现的。利用所提出的CIM，融合的特征可以精确地定位具有精细边缘细节的显著目标。此外，本文提出了一种补偿感知损失，以

DMRANet 总结Depth-induced Multi-scale Recurrent Attention Network for Saliency Detection ICCV 2019基于深度诱导多尺度循环注意力网络的显著性检测图1 复杂场景中几种最先进的基于CNNs的方法的显著图1、论文主要研究内容本文主要研究如何在具有挑战的场景下有效的利用RGB-D数据增强模型的鲁棒性。第一、本文借鉴残差连接的优势设计了一个简单而有效的深度提取