cvpr2019_金字塔特征注意网络以进行显着性检测
赵婷和吴相干撰写的CVPR 2019论文“用于显着性检测的金字塔特征注意网络”的源代码。 （ ）
下载显着性地图
为了方便起见，我们提供了本文中使用的基准数据集的显着性图。
Google：
百度：提取：9yt5
设置
安装依赖项：
Tensorflow (-gpu)
Keras
numpy
opencv-python
matplotlib
用法：
train:
python train.py --train_file=train_pair.txt --model_weights=model/vgg16_no_top.h5
test:
jupyter notebook
run dome.ipynb
结果
如果您认为这项工作有帮助，请引用
@inproceedings{zhao2019pyrami
2021-10-15 16:28:45
52.97MB
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2021-10-15 16:11:53
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迈向实时多对象跟踪[ax1909] [arxiv] [pdf] [notes] [code]
迈向实时多目标跟踪-车辆跟踪[修改版]
用于多对象跟踪的简单基准[ax2004] [pdf] [notes] [code]
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