基于深度学习的显著性目标检测研究思路 一个显著性目标检测模型能取得较好的效果至少应该满足以下3个标准：一是好的检测能力，尽量少地遗漏真正的显著区域或错误地将背景标记为显著区域；二是高分辨率，显著图应具有较高的分辨率或全分辨率...基于不同数据源的显著性目标检测方法研究思路也主要围绕以上3个方面展开，对检测模型的性能进行不断优化和提升，如图6所示。...显著性检测是发现显著目标具有非常大的尺度变化，故而针对多尺度特征的提取和学习成为了显著性目标检测模型中被探讨最为频繁的内容。...小结 RGB图像的显著性目标检测任务形成了上述4种技术路线。...参考 [1].基于深度学习的显著性目标检测综述
人类视觉注意力检测研究起源于认知心理学和神经科学，包括人眼关注点检测和显著性目标检测。...显著性检测的主要研究方向: 目前基于深度学习的显著性目标检测研究方向大致可以分为：RGB图像显著性目标检测、RGB⁃D/T（Depth/Thermal）图像显著性目标检测、视频显著性目标检测、协同显著性目标检测以及光场图像显著性目标检测多个方向...显著性目标检测的难点 在计算机视觉中，显著性目标检测通常包含以下2个阶段：一是检测最为显著的目标，二是精确分割显著目标所在的区域。...显著图边界模糊 为了实现高质量的显著性目标检测，精确的边缘检测是关键基础，在显著性目标检测的其他分支中均面临这一挑战。...，深度模型的性能将会受到影响 光场图像显著性目标检测难点 光场图像显著性目标检测任务的不同之处主要在于研究如何利用光场数据如深度信息、聚焦线索以及角度变化来实现显著性目标检测。
简介 这是一篇关于显著性检测的文章，作者是秦雪彬大佬，CVPR2019 BASNet的作者。...文章是关于显著性检测的，但其效果突出被用于分割、抠图等领域，也取得了卓越的效果，详情参见GitHub 不断有新的应用出现。文章提出了一种两级嵌套的U-Net结构的网络：U^2 Net。
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。
前言 显著性检测，顾名思义，就是提取一幅图像中的突出对象，灵感就来自于人的视觉特性，如果一张底色纯白，中间一块黑色的纸，那人眼的注意力肯定就会在黑色部分，而显著性检测就是计算图像的显著性图，突出部分显著性图的值就高...显著性检测工作往往伴随这其他工作，比如分割，分割可以基于显著性检测的结果来进行分割，进而把突出对象分割出来。...本来是想做缺陷检测来着，但一不小心看了两天的显著性检测论文，所以出四篇文章分享四个显著性检测算法：LC/HC/AC/FT 这四个算法都特别特别简单，而且得益于网络的发达以及前辈的总结，学起来简直不能再容易了...所以公式也就很明了了： S(p)就是显著性值，d(p,q)就是像素p距离q的距离，I就是整幅图像。 这个显著性检测数学模型就是这么简单。...所以的方法检测效果不够好 算法实现 算法流程： 计算图像特征值的直方图 遍历图像计算特征值距离矩阵D 为每一个对应像素值分配显著值，得到显著图 将显著图归一化到[0,255]范围内并显示 具体代码： void
显著性区域检测用到的更多的是低频部分的信息。 在实际进行计算时，FT方法使用窗口5*5的高斯平滑来实现对最高频的舍去。...像素的显著性可以用下面公式计算： 其中，Iu为图像的平均特征，使用Lab颜色特征，后一项为像素p在高斯平滑后的Lab颜色特征，||....(colorM[0] - gray[c]); } normalize(sal, *dst, 0, 1, NORM_MINMAX); } } 算法效果 THE END 四个显著性检测算法到此就更完了...，这四个是最最最简单的了，但也足够对显著性检测有个认识了。...除了AC/FT/HC/LC这四个，还有很多经典的显著性检测算法，但不打算写了，这要写啥时候写的完... ...
显著性检测近年来引起了广泛的研究兴趣。这种日益流行的原因在于在各种视觉任务(如图像分割、目标检测、视频摘要和压缩等)中有效地使用了这些模型。显著性模型大致可分为两类：人眼注视预测和显著目标检测。...摘 要 & 概 述 为了有效地检测视频中的显著区域，提出了一种深度学习模型。它解决了两个重要的问题：(1)深度视频显著性模型训练，缺乏足够大的像素标注视频数据；(2)快速视频显著性训练和检测。...相 关 工 作 1、显著性检测 显著性检测在计算机视觉中得到了广泛的研究，其显着性模型一般可分为视觉注意预测或显著目标检测。前几种方法： L. Itti, C. Koch, E....根据显著性模型的输入，将显著性模型进一步分为静态模型和动态模型。在本次讲解中中，我们的目标是检测视频中的突出目标区域。...近年来，显著性检测的边界已经扩展到捕获相关图像/视频之间的共同显着性，用视频序列或场景理解推断显着性事件。然而，上述方法与传统的显著性检测方法存在显著差异，特别是考虑到它们的目标和核心困难。 W.
Mat * dst) { Mat img3f; (*src).convertTo(img3f, CV_32FC3, 1.0 / 255);//归一化在0-1之间表示统计的概率分布 // 存储显著性图...radius++; //计算MeanR2 blur(MeanR2, MeanR2, Size(radius, radius), Point(-1, -1)); //遍历像素值计算像素的显著性...(r); for (int c = 0; c < Width; c++, lab += 3, lab2 += 3) { //三个尺度累加到s[]显著性图中
作者 | 南开大学 程明明、依图科技 颜水成 译者 | 刘畅 责编 | Carol 封图 | CSDN 下载自视觉中国 显著性目标检测模型通常需要花费大量的计算成本才能对每个像素进行精确的预测，因此这使得其几乎不适用于低功耗的设备...利用gOctConv，本文构造了一个非常轻量的模型，即CSNet，该模型在公开的显著性检测基准数据集上，仅使用大型模型约0.2％的参数（100k），即可获得相同的性能。源代码会在文末公开。...引言 显著性目标检测（SOD）是一项非常重要的计算机视觉任务，它在图像检索，视觉跟踪和弱监督语义分割中有多种应用。...2.实验结果 图5显示了使用本文提出的轻量级CSNet进行显著性检测的可视化结果。 3.固定通道数 VS 可学习的通道数 特征提取器仅由ILBlocks组成。...本文建立了一个非常轻量级的模型CSNet，该模型在公开的显著性物体检测基准上，相较于大模型，可在仅使用约0.2%参数（100K）的情况下，保持相似的性能。
导读：目前先进的显著性目标检测方法在很大程度上依赖于卷积神经网络架构。而我们选择从序列到序列的角度来重新思考这个任务，通过建模长范围依赖来进行显著性预测，这是无法用卷积实现的。...我们提出的VST模型在RGB和RGB-D显著性检测两个任务上都超过了先前的方法。...因此，将 Transformer 引入显著性检测来探索全局长范围依赖是非常可行的。 但是将 ViT应用于显著性检测并不容易。...受到先前利用边缘检测来提高显著性检测性能的方法的启发，设计了多任务解码器，通过引入显著性 token 和边缘 token 来实现同时进行显著性检测和边缘检测。...如此一来，这两个任务相关的tokens可以通过与patch tokens的交互中学习到与图像相关的显著性检测和边缘检测模式。
显著性检测概念 ?...显著性就是可以快速引起你注意的对象或者物体，在图像或者视频中显著性检测的结果往往是图像或者视频中对象，在神经学科中显著性检测被描述为注意力机制，目的是聚焦或者缩小看到的对象场景重要部分，显著性检测可以自动处理图像中对象表示...显著性检测可以让对象检测，图像分割等算法更加聪明与高效的工作。...RC详解 除了对比度之外，区域与空间关系在显著性检测中也扮演重要作用，高对比邻近周围通常是显著性区域一个很强的证据，HC是计算像素级别的显著性值，计算开销比较大，基于区域对比度分析的显著性检测通过定义每个区域与其他区域的相似度权重得到区域显著性值...，完成显著性检测。
A.在2D数据上的视觉显著性 视觉显著性检测是 HVS [26] 中注意力机制的模拟，它描述了人类注意力分布 [27] 或给定场景的眼球运动；显著性检测大致可以分为两类，自下而上的显著性检测和自上而下的显著性检测...显著性检测问题已经研究了几十年，并且已经提出了许多显著性检测方法[32]，特别是对于二维图像中的显著性检测；在[33]中，提出了一种基于扩散的图像显著性检测算法，该算法首先构建一个两层稀疏图，然后使用流形排序扩散方法...网格（mesh）显著性检测已经研究了很长时间，并且已经提出了许多算法；早期网格显著性检测算法通常通过在其二维投影中应用显著性检测来评估模型的显著性；例如，Yee 等人 [45] 将显著性检测应用于投影...优化框架 在得到每个点的局部显著性值和全局稀有度值之后，我们需要将这两个线索整合起来，得到最终的显著性检测结果；现有的显著性检测算法通常应用不同显著性线索的简单求和或线性组合来获得最终的显著性检测结果[...图 4 不同显著性检测结果对比从上到下：使用所提出的方法计算的显著性检测结果，[25]和[62]中报道的基于点云的显著性检测结果，[11]，[63]中报道的基于网格的显著性检测结果和groundtruth
本文是收录于CVPR2020的有关显著性目标检测的文章，主要的创新点在特征聚合操作，可以迁移到其他需要融合深层和浅层特征点的任务中。代码已开源并在不断维护中，值得学习！...论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.09062.pdf 代码地址：https://github.com/lartpang/MINet 基于深度学习的显著性目标检测方法取得了很大的进步...，然而，物体的尺度变化和类别的未知一直是显著性目标检测任务的挑战，这些与多层次和多尺度特征的利用紧密相关。...简介 显著性物体检测（Salient object detection ，SOD）旨在区分视觉上最明显的区域。...在数据驱动的深度学习方法的帮助下，它正在快速增长，并已应用于许多计算机视觉领域，例如视觉跟踪，图像检索，非照片级渲染，4D显著性检测，无参考的合成图像质量评估等。
软件实现遗传相关计算 3.1 数据格式 前三列是系谱，有3个性状： y1, y2, y3 , 想要计算y1和y3的遗传相关，并用LRT检验显著性 ? 3.2 计算加性方差逆矩阵 ?...3.3 构建模型 LRT检验中，需要构建两个模型，一个考虑加性协相关的模型（us矩阵），一个不考虑加性协相关的模型（diag矩阵），然后使用LRT检验做分析，查看显著性，即为相关的显著性分析。...软件实现遗传相关显著性LRT检验 定义： ? 代码实现： ? 结果可见，遗传相关不显著。 5....trait_y3:y3 289.76086 399.43870 0.7254201 P 0.2 # 检测遗传相关的显著性 lrt.asreml(mod1,mod2) # Likelihood
摘要：图像的特征对于显著性目标检测非常重要。现有的方法主要集中在设计复杂的结构以合并多级特征并滤除混乱的特征。...这篇论文提出了一个新的渐进式特征打磨网络（PFPN），通过重复使用多个特征打磨模块(FPM)可以检测出具有精细细节的显著目标，且无需任何后处理。...1 介绍&贡献 显著性目标检测旨在提取出图像中最吸引人的区域，已经在计算机视觉中被广泛应用，如视频压缩，视觉跟踪以及图像检索。显著性检测主要依赖于图像语义特征，包括低级特征和高级特征。...这篇文章的贡献如下： 本文提出了一种用于显著目标检测的渐进式特征打磨网络以递归方式逐步完善特征。 对于每一个打磨步骤，论文提出FPM来精炼特征，从而保留特征图的尺寸和层次结构。...2 方 法 2.1 整体结构 用于显著性目标检测的渐进式特征打磨网络的整体结构如Figure2所示。 ? 首先，输入图像被喂到骨干网络中提取出多个尺度的特征。
经过10余年的发展，显著性目标检测任务已经衍生出包括面向RGB图像的显著性目标检测[8，9]、面向高分辨率RGB图像的显著性目标检测[10]、面向RGB-D图像的显著性目标检测[11]、面向图像组的协同显著性目标...[12]、面向RGB-T图像的显著性目标检测[13]、面向光场图像的显著性目标检测[14，15]、面向全景图像的显著性目标检测[16]、面向遥感图像的显著性目标检测[17]、面向视频序列的显著性目标检测...图 1统计了近3年来发表在部分顶级会议和期刊上的基于深度学习的RGB-D显著性目标检测论文情况，其反映了RGB-D显著性目标检测研究与日俱增的受关注程度。...显著性目标检测技术发展的20年间，已经有一些学者撰写了中文或英文的综述论文对特定子领域的研究进展进行总结，其中，中文综述论文主要集中在RGB显著性目标检测领域[19]、协同显著性目标检测领域[20]、视频显著性目标检测领域...[21]、全景图像显著性检测领域[22]和光场显著性目标检测领域[23]。
该论文提出了一种多模态显著性波形检测模型，将时间序列分类问题转化为显著性检测问题并应用于睡眠阶段分类。提出模型不依赖于时频特征提取，可以直接从原始信号中探测显著波形服务于高精度的睡眠时间序列分类。...结构流，以检测生理信号中的显著性波形，这受启发于CV中流行的显著性检测模型 ? -Net。 提出了一个多尺度的睡眠过渡规则提取模块，它是由多个不同感受野的空洞卷积组成的，用于捕获多尺度规则。...多模态显著性波形检测网络 SalientSleepNet的总体结构如图3所示，网络的五个关键点如下： 1）双流 ? 结构来捕捉EEG和EOG模态中的显著性波形。...如图6所示我们将结构的逐点输出可视化，这在很大程度上阐明了我们的模型可以检测出多模态输入信号中的显著性波形。总体而言，我们的模型可以检测到这些显著性波形，说明我们的模型在一定程度上是可解释的。 ?...结论 本文提出了一种用于睡眠分期的多模态显著波形检测网络。我们的模型是将 ? -Net模型从视觉显著性检测领域迁移进睡眠分期领域的首次尝试。
Gupta等人而是使用显著性方法去预测感兴趣的区域。然而他们的显著性方法非常复杂，结合了三种显著性算法的结果。其中一种算法使用了卷积神经网络，这是一种我希望为了简单实现而避免使用的技术。...与确定图像中的超像素并行地，计算图像的显著图使用了两种不同的显著性方法。第一种方法使用了内置的OpenCV方法，叫细粒度显著性。...使用细粒度方法产生的水桶和人的显著性图 ? 使用积极显著性产生的水桶和人的显著性图 以下的技术是从Gupta等人的论文中挖掘出来的。为了对图像进行二值化，通过迭代从彩色图像生成每个超像素。...细粒度显著性方法（左）和二值化Aggressive显著性方法扩张后的水桶图像 最后一步又取决于使用哪种显著性方法。在这两种方法中，都提取了白色像素最大的区域。...结果 在这两种方法中，Aggressive显著性图似乎为大多数图像产生了精确的掩模。细粒度显著性方法产生的图像中的显著性目标更为“笨重”。
, Amir Sadeghian, Ian Reid, Silvio Savarese 论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.09630 论文解读：CVPR2019 | 目标检测新文...Change Loy, Dahua Lin 论文链接：https://arxiv.org/abs/1901.03278 论文解读：港中大-商汤联合实验室等提出：Guided Anchoring: 物体检测器也能自己学..., Yihui He, Marios Savvides 论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.00621 论文解读：CVPR2019 | CMU提出Single-Shot目标检测最强算法...：FSAF 一作直播：CVPR2019 专题直播 | CMU 诸宸辰:基于 Anchor-free 特征选择模块的单阶目标检测 ?...15、Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection（目标检测边界框回归损失算法） 作者：Yihui He,
Amir Sadeghian, Ian Reid, Silvio Savarese 论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.09630 论文解读：CVPR2019 | 目标检测新文...Change Loy, Dahua Lin 论文链接：https://arxiv.org/abs/1901.03278 论文解读：港中大-商汤联合实验室等提出：Guided Anchoring: 物体检测器也能自己学...Yihui He, Marios Savvides 论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.00621 论文解读：CVPR2019 | CMU提出Single-Shot目标检测最强算法...：FSAF 一作直播：CVPR2019 专题直播 | CMU 诸宸辰:基于 Anchor-free 特征选择模块的单阶目标检测 10、Learning Attraction Field Representation...Huajun Feng, Wanli Ouyang, Dahua Lin 论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.02701 解读：浙大和商汤等提出：Libra RCNN目标检测新算法
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