伪装物体检测（CVPR2020-Oral） 作者：，，，，，。 0.前言 欢迎加入COD社区！ 我们在微信中创建了一个群聊，您可以通过添加联系人（微信ID：CVer222）来加入。 请附上您的从属关系。 该存储库包括详细的介绍，强大的基准（搜索和识别网，SINet）以及用于伪装目标检测（COD）的一键评估代码。 有关伪装物体检测的更多信息，请访问我们的并阅读 / 。 如果您对我们的论文有任何疑问，请随时通过电子邮件与或。 如果您使用SINet或评估工具箱进行研究，请引用本文（ ） 0.1。 :fire: 消息 :fire: [2020/10/22] :collision: 可以通过电子邮件（ ）提供培训代码。 请提供您的姓名和机构。 请注意，该代码只能用于研究目的。 [2020/11/21]已更新评估工具：Bi_cam（cam> threshold）= 1-> Bi_cam（cam> = threshold

matlab代码积分ACFPedestrianDetection 基于ACF行人检测框架，引入EdgeBox特征和Salient特征，使用real adaboost算法，显着提高行人检测算法的准确率和泛化能力。 ##说明 基础框架ACF(积分通道特征) EdgeBox通道和Salient通道 real adaboost算法 图像预处理（自动色阶调整） 数据集扩展 ##相关数据集 ##相关代码ACF原始框架代码 Matlab评估代码 ##论文链接

matlab中的f-measure代码显着物体检测评估（Evaluate SOD） 流行 SOD 指标的 PYTHON 实现，包括 MAE、F-measure、S-measure、E-measure 和加权 F-measure 使用 GPU 实现对显着对象检测的快速评估，包括MAE、Max F-measure、S-measure、E-measure 。 代码是从 matlab 版本重新实现的，可从 获得，从 修改。 请注意，在 E-measure、加权 F-measure 和 S-measure 中考虑了完全黑色的ground truth； 排除在 F-measure 中（与 中的 Matlab 代码一致）。 使用 pytorch 实现 GPU，可以更轻松地嵌入到 eval 代码中。 如果您发现代码对您的研究有用，请引用以下论文。 @inproceedings{fan2017structure, title={{Structure-measure: A New Way to Evaluate Foreground Maps}}, author={Fan, Deng-Ping and

论文笔记：Progressive Attention Guided Recurrent Network for Salient Object Detection-附件资源

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Salient Object Detection with Pyramid Attention and Salient Edges-附件资源

2014年CVPR发表的一篇文章，介绍了一种基于区域特征整合的显著区域检测方法，很值得借鉴。

Uncertainty-aware Joint Salient Object and Camouflaged Object Detection论文试读ppt，适合略读梳理头绪