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CVPR2019 显著性检测相关论文

2020/10/8 20:37:35 文章标签:

CVPR2019 1. Pyramid Feature Attention Network for Saliency detection 原文链接:openaccess翻译:题目:基于金字塔特征注意网络的显著性检测方法作者:发表:CVPR2019源码:github(tensorflow-official)、…

CVPR2019

1. Pyramid Feature Attention Network for Saliency detection

  • 原文链接:openaccess
  • 翻译:
  • 题目:基于金字塔特征注意网络的显著性检测方法
  • 作者:
  • 发表:CVPR2019
  • 源码:github(tensorflow-official)、github(pytorch)
  • 方向:
  • 方法概要
    • CPFE使用空洞卷积扩大感受野
    • CA:channel-wise attention,融合不同尺度不同感受野的特征
    • SA:Spacial attention, 空间显著性,1*k和K*1两个卷积层,然后相加
  • 网络结构:

2. Co-saliency Detection via Mask-guided Fully Convolutional Networks with Multi-scale Label Smoothing

  • 原文链接:
  • 翻译:
  • 题目:
  • 作者:
  • 发表:CVPR2019
  • 方向:联合显著性
  • 方法概要:

3. Multi-source weak supervision for saliency detection

  • 原文链接:
  • 翻译:
  • 题目:
  • 作者:
  • 发表:CVPR2019
  • 方向:
  • 方法概要:

4. Understanding and Visualizing Deep Visual Saliency Models

  • 原文链接:
  • 翻译:深层视觉显著性模型的理解与可视化
  • 题目:
  • 作者:
  • 发表:CVPR2019
  • 方向:
  • 方法概要:

5. DeepCO3 : Deep Instance Co-segmentation by Co-peak Search and Co-saliency Detection

  • 原文链接:
  • 翻译:
  • 题目:
  • 作者:
  • 发表:CVPR2019
  • 方向:实例分割
  • 方法概要:

6. Salient Object Detection with Pyramid Attention and Salient Edges

  • 原文链接:
  • 翻译:
  • 题目:
  • 作者:
  • 发表:CVPR2019
  • 方向:
  • 方法概要:

7. Attentive Feedback Network for Boundary-Aware Salient Object Detection

  • 原文链接:
  • 翻译:
  • 题目:
  • 作者:
  • 发表:CVPR2019
  • 方向:
  • 方法概要:

8. Cascaded Partial Decoder for Fast and Accurate Salient Object Detection

  • 原文链接:openaccess
  • 翻译:
  • 题目:基于级联部分译码器的快速准确显著性目标检测
  • 作者:Zhe Wu
  • 发表:CVPR2019
  • 源码:github
  • 方向:
  • 方法概要:提出了一种新的特征融合方式
    • 基于VGG16
    • 解码器基于RFB
    • 只保留后三个block的feature
    • 两个分支,上面是attention分支,获取Si,下面是detection分支,获取Sd
    • Sh是由解码后的后三层特征图
  • 网络结构:

9. A Simple Pooling-Based Design for Real-Time Salient Object Detection

  • 原文链接:
  • 翻译:
  • 题目:
  • 作者:
  • 发表:CVPR2019
  • 方向:
  • 方法概要:

10. Contrast Prior and Fluid Pyramid Integration for RGBD Salient Object Detection

  • 原文链接:
  • 翻译:
  • 题目:
  • 作者:
  • 发表:CVPR2019
  • 方向:
  • 方法概要:

11. An Iterative and Cooperative Top-down and Bottom-up Inference Network for Salient Object Detection

  • 原文链接:
  • 翻译:
  • 题目:
  • 作者:
  • 发表:CVPR2019
  • 方向:
  • 方法概要:

12. CapSal: Leveraging Captioning to Boost Semantics for Salient Object Detection

  • 原文链接:
  • 翻译:
  • 题目:
  • 作者:
  • 发表:CVPR2019
  • 方向:
  • 方法概要:

13. S4Net: Single Stage Salient-Instance Segmentation

  • 原文链接:
  • 翻译:
  • 题目:
  • 作者:
  • 发表:CVPR2019
  • 方向:
  • 方法概要:

14. A Mutual Learning Method for Salient Object Detection with intertwined Multi-Supervision

  • 原文链接:
  • 翻译:
  • 题目:
  • 作者:
  • 发表:CVPR2019
  • 方向:
  • 方法概要:

15. Shifting More Attention to Video Salient Object Detection

  • 原文链接:
  • 翻译:
  • 题目:
  • 作者:
  • 发表:CVPR2019
  • 方向:
  • 方法概要:

16. BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection

  • 原文链接:
  • 翻译:
  • 题目:
  • 作者:
  • 发表:CVPR2019
  • 方向:
  • 方法概要:

本文链接: http://www.dtmao.cc/news_show_250361.shtml

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