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显著性检测数据集ECSSD包含原图和GT标注图1000幅图像
显著性检测ECSSD数据集，包含原始图片和对应的GroundTruth。
实验环境与平台开发环境：Visual Studio 2010计算机视觉库：OpenCV 2.1.0
论文仅供学习参考使用。 提出一种基于超像素下条件随机场模型的图像显著性目标检测方法,利用超像素块的边缘保持特性和条件随机场的邻域约束特性来增强图像显著性目标检测的准确性。 提出一种基于深度条件随机场网
基于背景连续性先验知识,提出了一种新的显著性检测方法。该方法首先对图像进行超像素分割,寻找任意一组超像素间的最短长度路径,并根据路径中的超像素与路径首尾两端的超像素的色彩差异计算出超像素的前景权重。经
针对合成孔径雷达(SAR)图像中普遍存在具有相干斑噪声、流冰区域浮冰接触紧密及小碎冰较多等背景复杂问题,提出了一种基于背景抑制显著性检测的SAR流冰分离算法。首先基于图像的显著性检测,通过学习随机森林
基于编织物常见的几种疵点为研究对象，利用改进的相角变换算法对编织物疵点进行特征提取，并在此基础上利用马氏距离对编织物二值化以实现疵点检测，利用几何数学原理实现对编织物疵点的分类。方法实现简单，相对于以
晶圆目标提取是晶粒计数系统的重要处理环节,是确保晶粒计数准确度的前提条件。目前主要应用阈值化方法将晶圆目标从背景中提取出来,由于离型纸固有因素影响,造成成像灰度不均匀,严重影响晶圆目标范围的有效识别。
显著性监测方面的论文，有单任务和多任务等case
一角点检测的源代码，图像检测角点，有适当注释。
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