Deeply supervised salient object detection with short connections 论文复现

DSS Model论文复现

《Deeply supervised salient object detection with short connections》这篇文章是南开大学程明明教程在2017年CVPR发的一篇Saliency Detection领域的Paper，主要是借鉴HED结构，引用了short connections的方式，在结果上有了很大的提高。

论文的paper和Code，请到作者的主页上查找：https://mmcheng.net/zh/code-data/

不得不说中国人工智能的发展真的越来越好了，特别在学术界越来越多中国人能够写出牛的paper。特别是在Saliency Dection领域，程明明教授发的paper质量很高，而且代码简洁、公布的也很及时，感觉中国的AI发展一定会越来越好。

接下来，我就着重说一下在复现过程中出的问题及解决方法。

环境的搭建：

使用Anaconda 3进行搭建：这个科学计算库真的很强，你只需要建一个环境，然后找着对应的包安装即可，还可以指定版本，简直就是傻瓜式安装。
tensorflow-gpu 1.1.0
CUDA 8.0
cudnn 6.0
python 3.6.7

复现代码时出现的问题及解决方法