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显著性检测是计算机视觉的一个重要分支，而在深度学习的训练阶段、显著性检测算法的评价阶段等都需要大量有标注信息的数据集。常用的显著性检测数据集HKU-IS和他们的GT图
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本文档中包含一个主文件和八个函数文件，经对多个图片进行实验处理，均可行
交通场景的显著目标检测能够为自动决策或辅助驾驶系统提供重要信息。基于视觉的底层特性, 提出了一种基于亮度空间和对立颜色空间的多特征空间奇异值分解的交通场景显著性区域快速检测方法, 为交通标志检测和场景
EGNetSOD论文原文 EGNet: Edge Guidance Network for Salient Object Detection 2019年ICCV
显著性检测算法常通过计算像素之间的差异来确定显著性，但是对像素的选取通常是固定的，容易忽略图像中物体的边界信息，导致最终检测结果中目标的边界比较模糊。借鉴生物视觉注意机制，提出了一种新的基于超像素和马
针对复杂背景下船舶目标检测率低和光学遥感传感器的多光谱近红外(NIR)波段利用率低的问题,提出一种四波段多光谱遥感图像船舶目标显著性检测算法。所提算法利用四波段遥感数据中可见光波段图像的色彩内容饱满、
为了提高可见光图像和红外图像的融合图像的细节信息以及保留对比度,提出了一种基于残差学习和视觉显著性映射的多尺度分解图像融合方法。首先,使用高斯滤波器和引导滤波器对图像进行多尺度分解,将其分解为基本层和
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