显著目标检测
当前话题为您枚举了最新的显著目标检测。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
显著性目标检测图像数据库:MSRAdatabase
提供图像分割、物体检测和视觉识别的基准图像数据集
Access
15
2024-04-30
基于数据级重组和轻量级融合的RGB-D显著目标检测
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
Matlab
10
2024-05-31
myGBVS MATLAB显著性检测代码
自己写的myGBVS,核心算法思路清晰,代码也写得挺干净,适合拿来练手或者二次开发。显著性检测这个方向,说白了就是找图里哪些区域“比较重要”。而GBVS就是靠亮度对比,来决定图像的“关注点”在哪。整个流程不绕弯子,从图像预、亮度差计算到显著图生成,一步步都能看懂。
导航是函数式的,直接调用myGBVS('xxxx.jpg')就能跑。预部分包括灰度化和直方图均衡,这两步可以提高对比度,方便后面的。后也不马虎,加了滤波和阈值,能去掉噪声,结果挺干净。
这套代码适合想入门显著性检测或者图像分割的你。应用场景蛮广,比如视频监控里自动识别移动物体,自动驾驶识别障碍,甚至医学图像里找病灶。代码结构清爽,变
Matlab
0
2025-06-18
深度学习目标检测方法解析
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。
统计分析
13
2024-05-12
用于显著对象检测的Python实现评估代码
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。
Matlab
13
2024-08-14
Matlab DQN图像目标检测项目
用神经网络做权重优化的目标检测项目,融合了CNN、DQN和SVM这三块内容。说白了,就是用强化学习来教一个智能体去找图像里的目标,还挺有意思的。训练是在 Google Cloud GPU 上跑的,效果还不错,跑完能自动框出目标位置。
特征提取靠的是预训练的 CNN,像是先把图像切出几个区域,提取每一块的特征。用Deep Q Network,一步步调整边框的位置,目标就是尽少地移动几次就把对象框出来。再用一个SVM 分类器确认框出来的东西是不是目标类别。
项目结构也清晰,Matlab代码整理得还行,比较适合用来做强化学习和图像的结合实验。适合已经有点深度学习基础、又想试试强化学习落地的同学。
代
Matlab
0
2025-06-22
ROI选择优化Matlab开发中的显著区域检测
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?a
Matlab
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2024-07-28
基于颜色直方图的显著性区域检测
基于颜色的显著性思路,还挺实用的。程明明在 CVPR2011 提的这个方法,核心就是通过颜色直方图,图像里哪些区域更“扎眼”。相比传统的特征提取,思路更轻、实现也不复杂,挺适合用来练手或改进到自己的项目里。
颜色直方图的显著性方法,关键在于全局对比度(Global Contrast)。简单说,就是看一块颜色跟整个图的颜色差得有多大,差得越多就越显眼。这一点在图像分割、关键帧提取这种场景里吃香,比如视频剪辑自动识别重点画面,就有用。
MATLAB 代码也有了,GetHC.m里面率是实现了几个步骤:颜色量化、对比度计算,再到显著性评分。你跑一跑,调几个图进去,快就能看出效果。,如果你想改成 Pyt
Matlab
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2025-07-06
matlab编程实现车辆目标检测源码
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。
Matlab
16
2024-09-13
基于Matlab的视频运动目标检测
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。
Matlab
22
2024-05-23