Attentive Feedback Network for Boundary-aware Salient Object Detection

Attentive Feedback Network for Boundary-aware Salient Object Detection

AFNet Code for paper in CVPR2019, 'Attentive Feedback Network for Boundary-aware Salient Object Detection' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/af/AFNet

项目基础介绍

本项目是基于深度学习的显著物体检测技术，旨在提高物体边界的检测精度。项目主要使用C++和Python编程语言，结合Cuda进行深度学习模型的加速计算，同时使用Jupyter Notebook进行模型的训练和测试分析。项目采用了完全卷积神经网络（FCN）的结构，并通过引入 Attentive Feedback Modules (AFMs) 以及 Boundary-Enhanced Loss (BEL) 来优化物体的结构探索和边界学习。

核心功能

1. 显著物体检测：项目能够有效地在图像中识别出显著物体，即便是在复杂背景和细小边界的情况下，也能实现精确的分割。
2. 边界增强：通过Boundary-Enhanced Loss (BEL) 功能，模型能够学习到更为精细的物体边界，克服了一般FCN模型在物体边界处理上的不足。
3. 实时处理能力：该网络以全卷积的形式运行，速度达到26 FPS，能够实时处理视频或连续图像中的显著物体检测任务。

最近更新的功能

最近项目的更新主要集中在以下几个方面：

1. 模型优化：对AFMs模块进行了优化，提高了模型对物体结构的探索能力。
2. 性能提升：通过改进算法和优化代码，提高了模型在多个显著物体检测基准测试中的性能。
3. 代码维护：对代码库进行了维护，更新了依赖项，修复了已知的bug，提高了代码的稳定性和可维护性。

项目的每一次更新都旨在提升显著物体检测的准确性和实用性，使其在学术研究和工业应用中发挥更大的作用。

AFNet Code for paper in CVPR2019, 'Attentive Feedback Network for Boundary-aware Salient Object Detection' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/af/AFNet