显著目标检测

提供图像分割、物体检测和视觉识别的基准图像数据集

本仓库包含论文“用于RGB-D显着目标检测的数据级重组和轻量级融合方案”的代码实现。 代码结构 ./Ours 文件夹包含利用原始RGB和深度图计算显著性图的网络源代码。 ./Ours+ 文件夹包含改进网络的源代码，该网络用生成的显著性预测替换了原始深度图。 结果对比 | | Ours | Ours+ ||---|---|---|| | | | 评估指标 评估指标详见./Evaluation文件夹。 环境配置 下载代码并解压缩至./目录下. 下载预训练模型并存储至./model/目录下. Ours.caffemodel 用于初始结果 Ours+.caffemodel 用于最终改进结果 运行测试 在./Ours文件夹下运行test.m生成显著性图. 在./Ours+文件夹下运行test+.m获得改进结果. 训练模型 下载训练数据集并解压缩至./Dataset/Train/目录下. 下载预训练模型并放置于./Model/目录下. 运行训练脚本 sh ./o

这是用Python重新实现的matlab中的F-measure代码，用于评估显著对象检测，包括MAE、F-measure、S-measure、E-measure和加权F-measure。代码支持GPU加速，能够快速评估显著对象检测的准确性。在实现中特别考虑了完全黑色的ground truth情况，与Matlab代码保持一致。使用pytorch实现，便于集成到您的评估代码中。如果这段代码对您的研究有帮助，请引用以下论文。

这份文件深入探讨了利用深度学习进行目标检测的各种方法。它对不同的方法进行了分类和解析，并对它们的优缺点进行了比较。

该程序使用Matlab读取视频文件中的图像帧，并对每帧图像进行运动目标检测，实现对视频中运动目标的持续追踪。

使用Matlab编程实现车辆目标的检测，代码详细易懂，适合初学者学习使用。

在这个课程中，我们详细讨论了雷达在自动驾驶汽车感知中的关键角色。我们从基本原理出发，介绍了信号传播和目标响应生成的过程。进一步深入研究了实时定位目标所需的Range Doppler生成。使用MATLAB编写了生成目标场景的代码，包括FMCW波形的创建，以及使用FFT和CFAR处理技术生成距离多普勒地图（RDM）。在项目的第二部分，我们利用MATLAB的Driving Scenario Simulator进行部署，实现了多对象的跟踪和聚类分析。完成此项目需要下载并安装MATLAB，并确保环境准备就绪。详细操作步骤包括创建MathWorks帐户、下载安装程序并完成安装。

这篇文章详细讨论了显著图的ROI检测算法，并提供了示例链接：http://imageprocessingblog.com/region-of-interest-selection-for-saliency-maps/。我们描述了一个实现显著性检测算法（如Itti-Koch [2]或GBVS [3]）的二进制掩码算法，无需显著图阈值。详细信息请参阅我们的论文 [1]：Bharath、Ramesh等人的“使用显著性引导的对象定位进行可扩展的场景理解”（IEEE控制与自动化会议(ICCA)，2013）。请访问：http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber。如果内容对您有帮助，请引用我们的论文。

多高斯模型是一种背景消减的运动目标检测方法，该算法具有新颖性和易实现性，采用Matlab编写。

基于Matlab实现运动目标检测跟踪是一种常见的视频处理技术，识别并追踪视频中的运动对象。以下是实现该技术的主要步骤和代码示例： 1. 导入视频并预处理 在Matlab中，使用VideoReader函数读取视频文件，通过遍历每一帧来提取目标。 video = VideoReader('example_video.mp4'); frame = readFrame(video); 2. 背景建模与运动检测 利用背景差分法检测运动目标，选取初始帧作为背景，后续帧减去背景图像以突出运动区域。 background = frame; moving_objects = abs(frame - background) > threshold; 3. 目标跟踪 通过Kalman滤波或光流法对运动目标进行跟踪，确保跟踪的稳定性和准确性。 kalmanFilter = configureKalmanFilter(...); trackedPosition = predict(kalmanFilter); 4. 可视化效果 在每一帧上叠加检测到的目标区域并保存新视频，以便进行结果验证。 此方法可以通过不同的视频文件进行调试和测试，以提高算法的泛化能力。 示例代码： 完整代码请参见附件。