论文：U^2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object DetectionGIT：https://github.com/NathanUA/U-2-NetU2Net用于显著目标检测(Salient Object Detection, SOD) ，目的是分割出图像中最具吸引力的目标。不同于图像识别，SOD更注重局部细节信息
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2024-05-29 09:33:45
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梳理visual saliency的定义，视觉显著性是一个主观目标，既有自上而下的任务驱动的注意机制，全局的拓扑认知，也有自下而上的基于局部特征的多层次融合机制。因此显著性也是一个从主观上定义，客观上验证该定义的视觉过程。因此显著性的定义上从主观上是任务驱动的视觉搜索过程，这个过程探讨的是注意机制和眼动机制，客观上是人眼经过多年进化对频域（frequency-domain）和色度空间（H
前言HC算法出自程明明老师的论文：Global Contrast based Salient Region Detection这个论文一共提到了两种算法，分别是HC与RC。HC仅仅是考虑了颜色特征，而RC考虑了空间特征。我们上一篇文章介绍的LC算法就是仅考虑了颜色特征。HC算法和LC算法本质上是没有什么区别的， 但上篇LC算法我们给出代码处理的是灰度图，而HC算法是在LAB颜色空间处理的彩色图。R
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2024-04-11 21:39:42
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typora-root-url: imagesSaliencyReviews显著性检测论文综述阅读笔记Author: wbzhang 1.Salient Object Detection in the Deep Learning Era: An In-Depth Survey刊于2019.10 单张图片的显著性，DL作者：王文冠摘要：本综述主要致力于回顾基于深度学习的显著性检测方法，并且从不同的网
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2024-05-11 19:51:19
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文章目录参考文献问题1：什么是显著性目标检测，它和目标检测和图像分割有什么区别？ 个人学习总结，持续更新中…… 参考文献[1] Borji, A., Cheng, MM., Hou, Q. et al. Salient object detection: A survey. Comp. Visual Media 5, 117–150 (2019). https://doi.org/10.100
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2023-11-23 16:08:10
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# 显著性目标检测代码实现指南
在计算机视觉领域，显著性目标检测(Saliency Detection)是一个重要任务，它通过分析图像或视频中的显著对象，帮助我们快速识别出重要的视觉元素。本文将指导你一步一步实现显著性目标检测代码，使用Python编程。以下是整个流程的概述。
## 整体流程
下表展示了实现显著性目标检测的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
### 实现 ITTL 显著性目标检测的 Python 教程
#### 1. 流程概述
在实现 ITTL 显著性目标检测的过程中，主要分为以下几个步骤。下面是一个流程表，描述了每个步骤的主要内容及其目的。
| 步骤 | 内容描述 | 目的 |
|------|
南开大学程老师对这篇文章的一个评价：“这篇论文最大的贡献就是将saliency detection从以fixation prediction占绝对统治地位的时代，引导到了以salient object detection为主的时代，对该领域贡献非常大。此外，这篇文章贡献了一个含有2万个图片的数据集MSRA数据集，并给出了Bounding Box级的标注。这篇文章的主要不足之处是没开源（当然那个年代
1、引言论文的算法是基于以下几点观察提出(即 RC 算法的特点):基于全局对比度的方法倾向于将大范围的目标和周围环境分离开. 这种方法要优于那些通常只在轮廓附近产生较高显著性的局部对比度方法.全局的考虑可以为图像中相似区域分配一个相近的显著值, 这样就可以均匀的凸显目标.一个区域的显著性主要是由它和周围区域的对比度决定, 相距很远的区域就几乎不起作用了.为了能够适应大规模图像集处理和高效图像检索,
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2024-04-25 16:09:28
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CVPR 2019 《SalGAN: visual saliency prediction with adversarial networks》
传统的解决视觉显著性预测的工作往往只是基于单方面的设计针对于显著性预测的损失函数，这样的方式得到的结果往往在选定的度量方式上表现良好，但可能换种度量方式来看，表现就不一定也是好的了。因此，作者将GAN的思想引入到了视觉显著性问题中，提出了一种基于
显著性检测最近几年成了研究热点，从计算机视觉三大会议（ICCV, CVPR, ECCV）上的文章数量就可以看出，大概每届会议都有10来篇的样子，一个这么小的topic，10来篇数量已经很多了。如果你看一看这些文章就会发现，显著目标检测的占了大部分，眼动点预测的很少，大概就一两篇。看到这，有些人也许还不明白显著目标检测和眼动点预测区别。其实，显著目标检测就类似于一个二值分割问题，只不过加了显著这个条
图像显著性检测算法的评价指标介绍要评价一个图像显著性检测(Saliency Detection,SD)算法的好坏，当然离不开评价指标(Metric)，显著性检测分为眼注视点显著性(eye fixation saliency)和显著目标检测(salient object detection)两种不同类型的任务。对于眼注视点检测任务来说，它主要是检测人眼关注点的位置，常用的评价指标有:ROC (Rec
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2024-05-07 21:40:34
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导读今天给大家推荐一个优秀的Github项目，总结了近几年的显著性目标检测相关顶会顶刊论文以及相应代码。尤其适合初学者的论文阅读，以及高级研究员的文献检索和代码查找。Github地址https://github.com/jiwei0921/SOD-CNNs-based-code-summary-欢迎大家直接关注最新动态，持续更新中。项目背景显著性目标检测（salient object detect
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2024-06-29 07:50:42
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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
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2024-05-09 12:44:16
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I**tti算法**
参考论文：a model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis
Itti算法是最早提出的视觉注意模型，主要思想是对输入图像首先进行多个特征通道和多尺度的分解（九层金字塔），再进行滤波得到特征图，再对特征图做融合计算得到最终的显著图。
算法流程如下：
1.读取图像，I0为源图像，经高斯滤波，1
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2024-04-28 09:24:12
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《Salient Object Detection: A Survey》url:https://arxiv.org/abs/1411.5878笔记思路：1.显著性检测的用途：根据显著性特征（空间域、频域等），快速有效地提取场景中有用的区域（目标区域等）进行进一步分析（显著性目标检测），如object proposal generation, generic scene segmentation,
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2023-09-06 13:25:26
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因为本人研究方向是显著性检测，也就看了不少的显著性方面的文献。这篇博客是我对之前所看论文中一些较为经典，具有较大参考价值的论文的一个集中整理，也算是对自己学习过程的一个总结。1.Global Contrast based Salient Region Detection,Ming-ming Cheng(CVPR2011) 程明明的这篇基于全局颜色对比的显著性检测的论文我在上篇博客中详细介
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2024-05-10 17:40:36
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1. 两个定义协同显著性：在一组相似的图像中发现unique object (D. Jacobs 2010)// 从多幅图像中发现共有的显著性协同分割：将两张或是多张图像中相似的对象分割感出来2. co-saliency与co-segmentation之间的区别在非监督的co-segmentation方法中，图像中的非显著但相似的背景会给corresponding过程带来副作用；对于有歧义
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2024-04-27 18:18:06
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这篇文章主要介绍显著性检测的LC和HC算法的java实现1.LC算法1.1基本思想算法由Yun 和Mubarak 在2006年的视频显著性检测中提出，其在论文中提出当观众观看视频序列时，他们不仅会被有趣的事件吸引，有时还会被静止图像中有趣的物体吸引。这就是空间注意力。在心理学研究的基础上，人的感知系统对视觉信息之间的对比更敏感，如颜色、强度和质地。以这一假设为基础，提出了一种利用图像颜色统计计算空
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2023-10-02 22:05:56
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# 用 Python 实现显著性目标检测的入门指南
## 概述
显著性目标检测是一种计算机视觉任务，旨在从图像中识别和检测最重要的对象或区域。在这一指南中，我们将使用 Python 来实现这一任务。下面是整个流程的简要展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 加载并预处理输入图像 |
| 3 | 应用显著性检测
