显著性检测数据集SOD和SED2,其中包含SOD300张原始图片及GT标注图和SED2100张原始图片及GT标注图
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DUT-OMRON(5166)和他们的GT图
Frequency-tunedSalientRegionDetection,IEEECVPR,2009.
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。显著图像数据集MSRA数据集,包含准确的像素级的显著目标标注图
为满足自然场景下显著性检测精度的要求, 提出了一种显著性检测优化方法。该方法采用简单线性迭代聚类分割算法将图像分割为多个超像素区域, 并提取颜色区域对比度特征。通过Harris角点检测算法定位目标的大
从人眼的视觉机制出发,提出了一种拟人视觉系统的显著性检测方法。该方法首先对图像进行量化并选取出高频颜色,降低了计算的复杂度,然后对图像进行分割对比,初始的视觉点以图像的中心作为基准点,通过提出的视觉引
如何充分利用各级卷积特征是当前显著性检测研究的关键问题。就此提出一种基于融合全部卷积层特征的全卷积神经网络显著性检测方法。首先, 将全部卷积特征映射到内部的多个尺度中, 在每个尺度上联合各级卷积特征预
资源包括图像检索,图像分割,草图提取的实现等,还有完整的论文,可以参考,运行效果很好。是一个完善的对图像显著性和相似性进行研究的完整的代码和论文,初学者和深入研究者均可参考。
针对复杂背景的视频图像车型识别,提出了一种利用尺度显著性的车型识别方法。由于尺度显著性对图像均一亮度变化、缩放、旋转以及噪声都具有不变性,因此引入尺度显著性算法提取车辆图像的分类特征。最后采用RBF网
由于马尔可夫吸收链的显著性检测算法的先验信息过于简略使得检测得出的显著图片面且笼统,针对上述问题,本文推陈出新了一种新的算法做显著性检测,它结合了凸包先验和马尔可夫吸收链,从而可优化最终结果中的图像信
