Nov, 2023

SODAWideNet -- 不需 Imagenet 预训练的带注意力扩展的 Wide 编码解码网络中的显著目标检测

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TL;DR提出了一个新的显著目标检测（SOD）模型 —SODAWideNet，它采用从头开始训练的神经网络，通过扩张卷积和自注意力机制等技术实现浅层网络，取得了与最先进模型相媲美的性能。
salient object detectionsodawidenetneural networkdilated convolutionsfeature refinement modules
发现论文，激发创造
  • 丰富和深入监督网络用于显著性目标检测

    本文提出了一种新的显著性目标检测系统 RDS，它使用更有效的方法传递全局信息，解决传统模型中忽略背景信息的问题，并在使用目标检测数据训练模型时取得了最新的结果。

    Jan, 2019

  • HyperFusion-Net: 密集反射融合用于显著目标检测

    在本篇论文中，我们提出了一种基于像素分类的新型特征学习框架，并将显著目标检测作为像素分类问题来解决，该方法采用了名为 HyperFusion-Net 的密集分层特征融合网络，结合 ICNN 和超密集融合机制，它能够自动预测最重要的区域并以端到端的方式分割相关物体，实验结果表明该方法在七个公共数据集上的表现均显著优于其他现有最先进的方法。

    Apr, 2018

  • M$^3$Net：多层、混合与多阶段注意力网络用于显著目标检测

    提出了用于显著性目标检测的多层次、混合和多阶段注意力网络（M$^3$Net），包括多尺度交互块和混合注意力块，并引入多层次监督策略进行聚合特征的优化。在六个具有挑战性的数据集上的实验证明，所提出的 M$^3$Net 在四个指标上优于最近的 CNN 和基于 Transformer 的显著性目标检测方法。

    Sep, 2023

  • DC-Net: 显著目标检测的分治方法

    本文提出使用分而治之的思想来优化显著目标检测任务，并设计了基于此思想的 DC-Net 神经网络模型，其中包含两个编码器和一个解码器，通过预测边缘地图和显著对象位置地图来预测最终显著性图，并采用两级 ResASPP 模块来捕获不同尺度特征，最终在六个 LR-SOD 和五个 HR-SOD 数据集上取得竞争性的性能。

    May, 2023

  • 保留特异性的 RGB-D 显著性检测

    该研究提出了一种称为 SPNet 的新框架，它通过探索共享信息和特定性质（如特定性）来受益于 SOD 性能，并采用双模态特定网络和共同学习网络来生成单独的和共享的显着性预测地图，分别。此外，为了捕获丰富的互补多模态信息以提高 SOD 性能，该研究还提出了一种多模态特征聚合（MFA）模块。

    Aug, 2021

  • SalFAU-Net：显著性融合关注 U-Net 用于显著目标检测

    我们提出了一种名为 Saliency Fusion Attention U-Net (SalFAU-Net) 的模型，它在每个注意力 U-net 模型的解码器块中合并了一个显著性融合模块，从而可以准确地检测具有多个对象、小物体或低分辨率对象的具有挑战性场景的显著对象。我们通过使用二值交叉熵损失函数在 DUTS 数据集上训练 SalFAU-Net，并在六个流行的 SOD 评估数据集上进行实验以评估所提方法的有效性。实验结果表明，我们的方法在平均绝对误差（MAE）、F - 值、s - 值和 e - 值方面与其他方法相比具有竞争性的性能。

    May, 2024

  • 用于光学遥感图像显著目标检测的密集注意力流体网络

    本文介绍了一种基于 Dense Attention Fluid network 的 Remote Sensing Images (RSIs) 显著性检测方法，提出了新的 Global Context-aware Attention (GCA) 和 cascaded pyramid attention 模块，并构建了包含 2,000 个图像的新型 RSI 数据集进行实验证明了该方法的明显优越性。

    Nov, 2020

  • 金字塔式关注网络用于显著性检测

    该研究利用 RGB 图像估计深度信息，使用金字塔式的注意力机制从中提取多层级卷积变换的特征，综合使用残差卷积注意力解码器进行显著性预测，取得了比 21 种 RGB SOD 方法和 40 种 RGB-D SOD 方法更为优异的性能表现。

    Apr, 2022

  • 基于 Vision Transformer 的简单且高效网络用于伪装物体和显著物体检测

    本文提出了一种简单而有效的基于 Vision Transformer（ViT）的网络（SENet），通过采用一种基于不对称 ViT 的编码器 - 解码器结构的简单设计，在隐藏目标检测和显著目标检测两个任务上取得了有竞争力的结果，在精细设计的复杂网络上展现出更大的多样性。

    Feb, 2024

  • 面向 RGB-D 显著性目标检测的分层动态滤波网络

    本文提出了一种新的动态扩张金字塔模块和混合增强损失函数，在 RGB-D 显著目标检测方面表现优于现有方法。

    Jul, 2020