显著性目标检测
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VX：Leo_Yangcc
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论文笔记 - Disentangle Saliency Detection into Cascaded Detail Modeling and Body Filling
长期以来，显着对象检测一直被研究用于识别图像/视频中最具视觉吸引力的对象。 最近，已经提出了越来越多的方法，所有这些方法都依赖于轮廓/边缘信息来提高检测性能。 边缘标签要么直接放入损失中，要么用作额外的监督。 边缘和身体也可以分开学习，然后融合。 这两种方法要么导致边缘附近的高预测误差，要么无法以端到端的方式进行训练。 另一个问题是，由于缺乏有效和有效的特征融合机制，现有方法可能无法检测到各种大小的对象。 在这项工作中，我们建议将显着性检测任务分解为两个级联的子任务，即细节建模和身体填充。原创 2022-04-11 19:46:47 · 3140 阅读 · 0 评论 -
论文笔记-DRFNet：Looking for the Detail and Context Devils: High-Resolution Salient Object Detection
论文笔记-DRFNet：Looking for the Detail and Context Devils: High-Resolution Salient Object Detection原创 2022-02-22 20:54:27 · 680 阅读 · 0 评论 -
论文笔记-F3Net：Fusion, Feedback and Focus for Salient Object Detection
显著性目标检测论文笔记2020-AAAI-F3Net：Fusion, Feedback and Focus for Salient Object Detection原创 2022-02-19 20:15:18 · 2772 阅读 · 0 评论