基于深度學(xué)習(xí)的顯著性目標(biāo)檢測的數(shù)據(jù)集和評估準(zhǔn)則
資料介紹
隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展,基于深度學(xué)習(xí)的顯著性目標(biāo)檢測已經(jīng)成為計算機視覺領(lǐng)堿的一個研究熱點。首先對現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的顯著性目標(biāo)檢測算法分別從邊界/語義増強、全局/局部結(jié)合和輔助網(wǎng)絡(luò)個角度進行了分類介紹并給出了顯著性圖,同時對三種類型方法進行了定性分析比較;然后簡單介紹了基于深度學(xué)習(xí)的顯著性目標(biāo)檢測常用的欻據(jù)集和評估準(zhǔn)則;接著對所提基于深度學(xué)習(xí)的昰著性目標(biāo)檢測方法在多個數(shù)據(jù)集上進行了性能比較,包括定量比較、P-R曲線和視覺比較;最后指岀現(xiàn)有基于深度學(xué)習(xí)的顯著性目標(biāo)檢測方法在復(fù)雜背景、小目標(biāo)、實時性檢測等方面的不足,并對基于深度學(xué)習(xí)的顯著性目標(biāo)檢測的未來發(fā)展方向,如復(fù)雜背景、實時、小目標(biāo)、弱監(jiān)督等顯著性目標(biāo)檢測進行了探討。
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