【Salient Object Detection】显著性物体检测资料汇总

最新推荐文章于 2025-05-23 15:24:06 发布
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#Salient Object Detection #SOD

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Revisiting Salient Object Detection: Simultaneous Detection, Ranking, and Subitizing of Multiple Sal
qq_33964352的博客
11-12 1353
问题： 作者认为，显著性目标检测领域迄今为止的工作解决的是一个相当病态的问题。即不同的人对于什么是显著性目标没有一个普遍的一致意见。这意味着一些目标会比另一些目标更加显著，并且不同的显著性目标中存在着一个相对排名。 本文方法： 本文方法解决了考虑了相对排名这个更普遍的问题，并且提出了适合于衡量该问题的数据与度量方法，本文解决方案是基于相对显著性和分段式细化的分层表示的深度网络。该网络也可以解...
【CVPR】Calibrated RGB-D Salient Object Detection
qq_58893031的博客
03-13 768
原始深度图像中普遍存在的噪声和歧义。为了解决，提出了一种深度校准和融合 (DCF) 框架: 1) 一种学习策略，用于校准原始深度图中的潜在偏差，以提高SOD性能；2) 一个简单而有效的交叉参考模块，用于融合RGB和深度模态的特征。
Salient Object Detection
06-08
regard saliency map computation as a regression problem
YOLO混凝土缺陷检测数据集
最新发布
擅自各种语言算法！欢迎咨询！
05-23 855
YOLO混凝土缺陷检测 数据集 模型 界面 1.图片数量7353，模型已训练200轮； 2.类别：exposed reinforcement，rust stain，Crack，Spalling，Efflorescence，delamination（外露钢筋，生锈，裂缝，剥落，风化，分层）； 3.用于yolov5 yolov6 yolov7 yolov8 yolov9 yolov10，Python，目标检测，机器学习，人工智能，深度学习，混凝土缺陷检测，混凝土缺陷识别，建筑缺陷识别
20200894_RGB-D Salient Object Detection A Survey.pdf
02-03
显著性目标检测论文下载 论文：RGB-D Salient Object Detection A Survey
【论文】Spectral salient object detection
Yancy的博客
03-03 1082
论文信息：（GB/T 7714）Fu K, Gong C, Gu I Y H,et al. Spectral salient object detection[J]. Neurocomputing, 2017:1-6.如需文献pdf可联系本人索要。1、Introductionsaliency detection ，理解为图像的显著性检测，这个主题下主要有两个子方向：眼睛固视建模（eye fixat...
显著性检测论文详解（一）：BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection
Superstar02的博客
11-16 3887
BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection 简述： 对于显著性目标检测，以往的研究大多集中在区域精度上，而不是边界质量上。在这篇论文中，我们提出了一种predict-refine architecture，BASNet，以及一种新的混合损耗来实现边界感知的突出对象的设计。 问题or相关工作： 由上图，可以看到现在的方法（FCN等），预测的显著性图...
【显著性物体检测】【ECCV2018】Reverse Attention for Salient Object Detection【论文笔记】
weixin_38682454的博客
04-01 4493
简介：在不怎么增加计算量的前提下，采用从粗到精的思想，由高级特征到低级特征，补全显著性检测的轮廓【最近很多都是基于这个思想】。模型的速度与效果都占优。具体关注，是怎么实现特征的多级利用的。 ECSSD上效果较好的模型F-measure与模型大小的比较 一开始作者给出这个图，突出本文模型效果好，F-measure高，而且参数量少，运行速度块。 【DSS：Deeply supervised...
显著性目标检测——Stacked Cross Refinement Network for Edge-Aware Salient Object Detection（SCRN）
spellindover的博客
08-02 2556
文章目录摘要简介显著目标检测的发展历程SCRN基本设计思路 摘要 显著物体检测是计算机视觉的基本任务。现有的大多数算法都集中于聚合预训练卷积神经网络的多级特征。此外，一些研究人员试图利用边缘信息进行辅助训练。但是，现有的边缘感知模型设计的单向框架仅使用边缘特征来改善分割特征。基于二进制分割和边缘图之间的逻辑相互关系，提出了一种新颖的堆叠交叉细化网络（Stacked Cross Refinement Network，SCRN） 用于显著目标检测。该框架旨在通过堆叠交叉优化单元（ stacking Cross
分析显著性目标检测之Attentive Feedback Network for Boundary-Aware Salient Object Detection
qq_43633455的博客
07-19 1324
这里写目录标题摘要引入网络详解网络模型全局感知模块 摘要 提出问题： 目前的方法采用了特征聚集技术，能够准确地找到突出的目标，但往往不能精确地分割出边界完整的目标，特别是边界狭窄的目标。 一般全卷积框架的不完善之处在于存在尺度空间问题，跨行和汇聚操作导致了关键细节(低层次的视觉线索)的丢失，这些细节无法通过上采样操作重建。 提出方法：提出了一种基于边界感知的突出目标检测网络，该网络不需要任何代价高昂的后处理。首先，我们在编码器网络的顶部实现了一个全局感知模块(GPM)来生成一个低分辨率的显著性图来粗略.
显著性目标检测——Selectivity or Invariance: Boundary-aware Salient Object Detection（BANet）
spellindover的博客
08-01 1263
文章目录摘要简介SOD存在的关键问题SOD模型目前的困境基于图像的SOD连续扩张的边界感知网络设计基本思路主要工作总结具体方法分析共同特征提取具有三个流的边界感知SOD边界定位流内部感知流过渡补偿流集成式连续扩张模块（Integrated Successive Dilation Module，ISD）实验结果 摘要 通常，显著物体检测模型（SOD）在处理物体内部和边界时面临相反的要求。内部特征应不随强烈的外观变化而变化，以便从整体上弹出突出的对象，而边界的特征应对轻微的外观变化具有选择性，以区分突出的对象和
论文阅读：Instance-Level Salient Object Segmentation
Ethan_Wuuu的博客
08-08 4206
论文目的：saliency detection 和 salient object segmentation本文框架：首先，作者提出a deep multiscale refinement network（MSRNet），并用这个网络分别获得了salient region detection和salient object contour detection。其次，使用MCG方法，计算之前contour
salient object detection
DreamLike_zzg的博客
06-04 728
A Simple Pooling-Based Design for Real-Time Salient Object Detection （2019 CVPR） Global Guidance Module (GGM) : PPM feature 与 FPN 每个level 融合。增加RF，缓解obj预测不完整。Feature Aggregation Module (FAM): 类似PPM，add代替concate。 1、reducing the aliasing effect of ups...
Salient Object Detection with Pyramid Attention and Salient Edges
龙行天下的博客
08-30 2042
该文章提出了PAGE-Net模型，该模型的创新之处主要包含了两个模块，分别是pyramid attention(即金字塔增强模块)和salient edge detection(即显著性边缘检测模块)，前者可以使得模型更加关注和显著性有关的特征，作者将多尺度的显著性信息利用到atte-ntion机制中去(通过叠加不同尺度的attention实现)，这样可使得attention模块中...
Salient Object Detection: A Survey; 2014; Mingming Cheng; Salient Object Detection
superhahahao的博客
09-06 1357
综述性文章: Salient Object Detection即显著性检测，是机器视觉的一个领域。对一幅图像进行显著性检测一般有两个步骤，第一步是检测出图像中最为显著的部分，第二步是将显著部分与图像中其他场景分割开来。显著性检测能够作为其他图像处理和分析技术的基础操作，因此一方面对精度有要求，另一方面对计算速度有要求。 Salient Object Detection技术的发展大致有三个阶段，...
Salient Object Detection: A Benchmark （显著性目标检测的一个基准）
qq_43202953的博客
12-03 1890
摘要 我们对41个最先进的模型（29个显著目标检测，10个注视点预测，1个算法，1个基线)，从定性和定量的角度广泛的比较了7个具有挑战性的数据集，以对显著的目标检测和分割方法进行基准测试。从目前获得的结果来看，我们的评估在过去几年在准确性和运行时间方面都取得了一致的快速进展。在这一基准测试中，排名前几位的模型表现明显好于三年前进行的前一基准测试中被认为最好的模型。我们发现，专为显著目标检测设计的模...
Salient Object Detection: A Discriminative Regional Feature Integration Approach （判别区域特征集成方法）
qq_43202953的博客
11-27 566
这篇文章是显著性检测在利用深度学习之前的一个高潮（利用分割来计算显著性） 摘要 显著目标检测一直是人们关注的热点，近年来各种启发式计算模型层出不穷。在本文中，我们将显著性映射计算视为一个回归问题。我们的方法是基于多层图像分割，使用监督学习方法将区域特征向量映射到显著性得分，最后融合多个层次的显著性得分，得到显著性地图。这种贡献是双重的。一是我们展示了我们的方法，将区域对比、区域属性和区域背景描述符...
Salient Obejct Detection（SOD）综述
kiminoamae的博客
02-06 7422
论文链接：https://arxiv.org/abs/2008.00230 仓库链接：https://github.com/taozh2017/RGBD-SODsurvey 介绍 显著目标检测(Salient Obejct Detection)是模拟人类视觉感知系统来定位场景中最吸引人的目标，已被广泛应用于各种计算机视觉任务中。 显著目标检测在现实中的应用有：立体匹配（stereo matching）、图像理解(img understanding)、共显著性检测(co-saliency detection)
学习笔记：Salient Object Detection: A Discriminative Regional Feature Integration Approach
yxz3024的博客
04-12 2148
本文是显著性目标检测用监督学习的方法来作。本文采用multi-level segmentation的方法进行分割。其主要思想为：将原图进行m级分割， S = {S1, S2, ···, SM}。S2是由S1融合所得，阈值是算法生成的。最终融合得到SM。为了融合计算，作者提出了特征描述器。提出了三个 Regional contrast descriptor，Regional property des...
FT算法中的中央-周边显著性物体检测技术研究
显著性物体检测（Salient Object Detection, SOD）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的目的是从图像中识别出吸引人类视觉注意力的物体或区域。这种技术在图像分割、物体识别、图像检索等众多视觉任务中都有...
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