基于CNN的显著性检测论文列表
本仓库主要聚焦于基于深度学习的显著性检测方法(2D RGB、3D RGB-D/T、视频显著性检测及4D光场显著性检测),并提供相关代码和论文的汇总。我们希望这个仓库能够帮助您更好地理解深度学习时代的显著性检测技术。
:heavy_exclamation_mark: 2D SOD:新增两篇AAAI 2025论文,以及一篇PAMI论文。
:heavy_exclamation_mark: 3D SOD:新增两篇AAAI 2025论文,以及一篇ACM MM 2024论文。
:heavy_exclamation_mark: LF SOD:新增两篇IEEE TCSVT论文,以及一篇arXiv 2024预印本论文。
:heavy_exclamation_mark: 视频SOD:新增一篇NeurIPS 2024论文。
伪装目标检测 是与显著性检测密切相关的任务,其论文摘要可参见此链接。
:running: 我们将持续更新本仓库。 :running:
内容:
- 论文列表概览
- 2D RGB显著性检测
- 3D RGB-D/T显著性检测
- 4D光场显著性检测
- 视频显著性检测
- 综述及早期方法
- SOD数据集下载
- 评估指标
- SOD排行榜
总体

2D RGB显著性检测
2025
| 序号 |
发表期刊 |
标题 |
链接 |
| :triangular_flag_on_post: 01 |
PAMI |
用于伪装与显著目标检测的条件扩散模型 |
论文/代码 |
| :triangular_flag_on_post: 02 |
AAAI |
MSV-PCT:用于点云中显著目标检测的多稀疏视角增强Transformer框架 |
论文/代码 |
| :triangular_flag_on_post: 03 |
AAAI |
利用加法神经网络探索显著目标检测 |
论文/代码 |
2024
| 序号 |
会议/期刊 |
标题 |
链接 |
| 01 |
WACV |
基于分割频率统计的无监督和半监督共显著目标检测 |
论文/代码 |
| 02 |
WACV |
3SD:无需标签的自监督显著性检测 |
论文/代码 |
| 03 |
WACV |
从注视点学习显著性 |
论文/代码 |
| 04 |
WACV |
针对视障人士拍摄图像的显著目标检测 |
论文/代码 |
| 05 |
WACV |
面向遥感显著目标检测的对抗云攻击防御 |
论文/代码 |
| 06 |
ICASSP |
零样本共显著目标检测框架 |
论文/代码 |
| 07 |
CVPR |
VSCode:基于2D提示学习的通用视觉显著与伪装目标检测 |
论文/代码 |
| 08 |
AAAI |
WeakPCSOD:克服框标注偏差的弱监督点云显著目标检测 |
论文/代码 |
| 09 |
AAAI |
SeqRank:显著对象的序列排序 |
论文/代码 |
| 10 |
AAAI |
在连续尖峰流中寻找视觉显著性 |
论文/代码 |
| 11 |
CVPR |
COSALPURE:从群体图像中学习概念以实现鲁棒的共显著性 |
论文/代码 |
| 12 |
IJCAI |
基于知识迁移的统一无监督显著目标检测 |
论文/代码 |
| 13 |
TII |
MINet:用于带钢表面缺陷实时显著目标检测的多尺度交互网络 |
论文/代码 |
| 14 |
ICML |
尺寸不变性至关重要:重新思考不平衡多目标显著目标检测的指标与损失 |
论文/代码 |
| 15 |
ICML |
Spider:面向上下文依赖概念分割的统一框架 |
论文/代码 |
| 16 |
ICML |
潜入水下:Segment Anything Model引导下的水下显著实例分割及大规模数据集 |
论文/代码 |
| 17 |
CVPR |
用于显著目标排序的领域分离图神经网络 |
论文/代码 |
| 18 |
CVPR |
利用人眼注视推进显著性排序:数据集、模型与基准 |
论文/代码 |
| 19 |
CVPR |
面向无示例类别增量学习的任务自适应显著性指导 |
论文/代码 |
| 20 |
CVPR |
无监督显著实例检测 |
论文/代码 |
| 21 |
CVPR |
DiffSal:面向扩散显著性预测的音视频联合学习 |
论文/代码 |
| 22 |
TMM |
ADMNet:注意力引导的密集多尺度网络用于轻量级显著目标检测 |
论文/代码 |
| 23 |
ACMMM |
多尺度且细节增强的Segment Anything Model用于显著目标检测 |
论文/代码 |
| 24 |
ACMMM |
实例级全景视听显著性检测与排序 |
论文/代码 |
| 25 |
ECCV |
CONDA:用于共显著目标检测的凝聚型深度关联学习 |
论文/代码 |
| 26 |
ECCV |
基于多尺度特征对应关系的自监督共显著目标检测 |
论文/代码 |
| 27 |
ECCV |
SHINE:面向组合式时序定位的显著性感知分层负采样排序 |
论文/代码 |
| 28 |
ECCV |
DSMix:基于畸变诱导显著图的无参考图像质量评估预训练 |
论文/代码 |
| 29 |
ECCV |
基于显著性的自适应掩码:重访标记动态以增强预训练 |
论文/代码 |
| 30 |
ECCV |
基于潜在扩散的数据增强用于显著性预测 |
论文/代码 |
| 31 |
PAMI |
分而治之:用于RGB-T显著目标检测的融合三流网络 |
论文/代码 |
2023
| 序号 |
会议/期刊 |
标题 |
链接 |
| 01 |
AAAI |
LeNo:具有可学习噪声的对抗鲁棒显著性目标检测网络 |
论文/代码 |
| 02 |
AAAI |
像素即一切:用于显著性目标检测的对抗轨迹集成主动学习 |
论文/代码 |
| 03 |
AAAI |
用于协同显著性目标检测的记忆辅助对比一致性学习 |
论文/代码 |
| 04 |
TNNLS |
用于360°全方位图像中显著性目标检测的多投影融合与精炼网络 |
论文/代码 |
| 05 |
IEEE TIP |
提升更广的感受野以增强显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 06 |
IEEE TPAMI |
基于协同表示净化的协同显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 07 |
CVPR |
无监督显著性目标检测中的纹理引导显著性蒸馏 |
论文/代码 |
| 08 |
CVPR |
用于协同显著性目标检测的判别式协同显著性和背景挖掘Transformer |
论文/代码 |
| 09 |
CVPR |
Sketch2Saliency:从人类草图中学习检测显著性目标 |
论文/代码 |
| 10 |
CVPR |
通过基于显著性的无监督预训练提升低数据量实例分割性能 |
论文/代码 |
| 11 |
CVPR |
像素、区域与物体:显著性目标检测的多重增强 |
论文/代码 |
| 12 |
CVPR |
基于不确定性感知的群体交换掩码的协同显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 13 |
CVPR |
显著性目标检测模型的分布不确定性建模 |
论文/代码 |
| 14 |
ACM MM |
用于高分辨率显著性目标检测的循环多尺度Transformer |
论文/代码 |
| 15 |
TOMM |
PAV-SOD:面向全景视听显著性检测的新任务 |
论文/代码 |
| 16 |
ICCV |
基于反事实的显著性图:迈向神经网络的视觉对比解释 |
论文/代码 |
| 17 |
ACM MM |
360°显著性目标检测中的畸变感知Transformer |
论文/代码 |
| 18 |
ACM MM |
基于自监督自顶向下上下文的端到端无监督显著性检测 |
论文/代码 |
| 19 |
ACM MM |
基于密集金字塔Transformer的分区式显著性排序 |
论文/代码 |
| 20 |
ACM MM |
基于语义级共识提取与分散的协同显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 21 |
TMM |
向完整且细节保留的显著性目标检测迈进 |
论文/代码 |
| 22 |
arXiv |
基于适应性提示学习的统一模态显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 23 |
arXiv |
一体化:RGB、RGB-D和RGB-T显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 24 |
NeurIPS |
深度显著性模型学到了关于视觉注意的什么? |
论文/代码 |
| 25 |
PAMI |
CADC++:用于协同显著性目标检测的先进共识感知动态卷积 |
论文/代码 |
| 26 |
IEEE TIP |
USOD10K:一个新的水下显著性目标检测基准数据集 |
论文/代码 |
| 27 |
IEEE TMM |
基于光谱驱动的混合频率网络用于高光谱显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 28 |
IEEE TIP |
重新思考目标显著性排序:一种全新的全流程处理范式 |
论文/代码 |
2022
| 序号 |
会议/期刊 |
标题 |
链接 |
| 01 |
AAAI |
基于不确定性感知伪标签学习的无监督域适应显著目标检测 |
论文/代码 |
| 02 |
AAAI |
用于无监督显著目标检测的因果去偏框架 |
论文/代码 |
| 03 |
AAAI |
基于能量模型的生成式协同显著性预测 |
论文/代码 |
| 04 |
AAAI |
基于点监督的弱监督显著目标检测 |
论文/代码 |
| 05 |
AAAI |
TRACER:极端注意力引导的显著目标追踪网络 |
论文/代码 |
| 06 |
AAAI |
我能找到你!基于边界引导的分离注意力网络用于伪装目标检测 |
论文/代码 |
| 07 |
WACV |
用于精确显著目标检测的递归轮廓-显著性融合网络 |
论文/代码 |
| 08 |
IEEE TPAMI |
PoolNet+:探索池化在显著目标检测中的潜力 |
论文/代码 |
| 09 |
IEEE TPAMI |
一种高效模型用于研究显著目标检测的语义 |
论文/代码 |
| 10 |
IEEE TGRS |
基于特征相关性的光学遥感图像轻量级显著目标检测 |
论文/代码 |
| 11 |
TOMM |
将显著性检测解耦为级联细节建模与主体填充 |
论文/代码 |
| 12 |
TMM |
针对弱监督显著目标检测的噪声敏感对抗学习 |
论文/代码 |
| 13 |
ArXiv |
显著目标检测、深度估计和轮廓提取的联合学习 |
论文/代码 |
| 14 |
ArXiv |
用于分组分割的统一Transformer框架:共同分割、共同显著性检测和视频显著目标检测 |
论文/代码 |
| 15 |
IEEE TCyb |
用于光学遥感图像中显著目标检测的邻近上下文协调网络 |
论文/代码 |
| 16 |
IEEE TCyb |
用于光学遥感图像中显著目标检测的边缘引导循环定位网络 |
论文/代码 |
| 17 |
IEEE TCSVT |
用于显著目标检测的渐进式双注意力残差网络 |
论文/代码 |
| 18 |
IEEE TCyb |
用于共同显著性检测的全局与局部协同学习 |
论文/代码 |
| 19 |
ArXiv |
用于生成式显著性检测的能量基先验 |
论文/代码 |
| 20 |
IEEE TIP |
EDN:通过极低采样率网络进行显著目标检测 |
论文/代码 |
| 21 |
IEEE TPAMI |
通过完整性学习进行显著目标检测 |
论文/代码 |
| 22 |
IEEE TCSVT |
TCNet:通过Transformer与CNN并行交互进行共同显著性检测 |
论文/代码 |
| 23 |
ArXiv |
激活到显著性:为无监督显著目标检测构建高质量标签 |
论文/代码 |
| 24 |
CVPR |
放大与缩小:用于伪装目标检测的混合尺度三元组网络 |
论文/代码 |
| 25 |
CVPR |
你能发现变色龙吗?针对共同显著性检测的对抗性伪装图像 |
论文/代码 |
| 26 |
CVPR |
民主很重要:用于共同显著性检测的全面特征挖掘 |
论文/代码 |
| 27 |
CVPR |
用于单阶段高分辨率显著性检测的金字塔嫁接网络 |
论文/代码 |
| 28 |
CVPR |
用于减少视觉干扰的深度显著性先验 |
论文/代码 |
| 29 |
CVPR |
用于深度无监督显著性检测的多源不确定性挖掘 |
论文/代码 |
| 30 |
CVPR |
用于显著性排序的双向对象-上下文优先级学习 |
论文/代码 |
| 31 |
CVPR |
文本是否会在电商图像上吸引注意力:一个新的显著性预测数据集和方法 |
论文/代码 |
| 32 |
CVPRW |
用于显著性检测的金字塔式注意力 |
论文/代码 |
| 33 |
CVPRW |
带有谱聚类投票的无监督显著目标检测 |
论文/代码 |
| 34 |
ECCV |
KD-SCFNet:通过知识蒸馏实现更准确高效的显著目标检测 |
论文/代码 |
| 35 |
ECCV |
点云中的显著目标检测 |
论文/代码 |
| 36 |
PR |
BiconNet:一种保留边缘的连通性导向显著目标检测方法 |
论文/代码 |
| 37 |
IEEE TCyb |
DNA:用于显著目标检测的深度监督非线性聚合 |
论文/代码 |
| 38 |
ACMM |
合成数据监督下的显著目标检测 |
论文/代码 |
| 39 |
IEEE TCSVT |
用于显著目标检测的混合标签弱监督学习框架 |
论文/代码 |
| 40 |
CVPRW |
带有谱聚类投票的无监督显著目标检测 |
论文/代码 |
| 41 |
IEEE TMM |
适用于360°全方位图像的视图感知显著目标检测 |
论文/代码 |
| 42 |
ACCV |
重新审视图像金字塔结构以用于高分辨率显著目标检测 |
论文/代码 |
| 43 |
ECCV |
通过生成式核进行显著性层次建模以用于显著目标检测 |
论文/代码 |
| 44 |
IEEE TIP |
通过动态尺度路由进行显著目标检测 |
论文/代码 |
| 45 |
NeurIPS |
MOVE:无监督可移动物体分割与检测 |
论文/代码 |
| 46 |
PR |
BiconNet:一种保留边缘的连通性导向显著目标检测方法 |
论文/代码 |
2021
| 序号 |
会议/期刊 |
标题 |
链接 |
| 01 |
AAAI |
基于局部显著性一致性的结构一致性弱监督显著目标检测 |
论文/代码 |
| 02 |
AAAI |
用于显著目标检测的金字塔特征收缩 |
论文/代码 |
| 03 |
AAAI |
全局定位,局部分割:一种带有知识回顾网络的渐进式架构用于显著目标检测 |
论文/代码 |
| 04 |
AAAI |
多尺度图融合用于协同显著性检测 |
论文/代码 |
| 05 |
AAAI |
通过读者感知的主题建模和显著性检测生成多样化评论 |
论文/代码 |
| 06 |
ICIP |
多尺度IoU:一种用于评估具有精细结构的显著目标检测的指标 |
论文/代码 |
| 07 |
TCSVT |
基于显著目标瞬间识别的弱监督显著性检测 |
论文/代码 |
| 08 |
TIP |
SAMNet:用于轻量级显著目标检测的立体注意多尺度网络 |
论文/代码 |
| 09 |
IJCAI |
C2FNet:用于伪装目标检测的上下文感知跨层融合网络 |
论文/代码 |
| 10 |
CVPR |
铁路不是火车:将显著性作为伪像素监督用于弱监督语义分割 |
论文/代码 |
| 11 |
CVPR |
用于人员搜索的原型引导显著性特征学习 |
论文/代码 |
| 12 |
CVPR |
网格显著性:独立的感知度量还是图像显著性的衍生品? |
论文/代码 |
| 13 |
CVPR |
基于显著图像的类别无关学习的弱监督实例分割 |
论文/代码 |
| 14 |
CVPR |
DeepACG:基于语义感知对比Gromov-Wasserstein距离的协同显著性检测 |
论文/代码 |
| 15 |
CVPR |
基于显著性图的对象检测器黑盒解释 |
论文/代码 |
| 16 |
CVPR |
从语义类别到注视点:一种新颖的弱监督视觉-听觉显著性检测方法 |
论文/代码 |
| 17 |
CVPR |
CAMERAS:用于图像显著性检测的增强分辨率与保真度类激活映射 |
论文/代码 |
| 18 |
CVPR |
显著性引导的图像转换 |
论文/代码 |
| 19 |
CVPR |
用于协同显著目标检测的群体协作学习 |
论文/代码 |
| 20 |
CVPR |
不确定性感知的显著目标与伪装目标联合检测 |
论文/代码 |
| 21 |
ACMM |
Auto-MSFNet:用于显著目标检测的多尺度融合网络搜索 |
论文/代码 |
| 22 |
IEEE TIP |
用于显著目标检测的分解与补全网络 |
论文/代码 |
| 23 |
ICCV |
视觉显著性Transformer |
论文/代码 |
| 24 |
ICCV |
解耦高质量显著目标检测 |
论文/代码 |
| 25 |
ICCV |
iNAS:面向设备的显著目标检测的整数型NAS |
论文/代码 |
| 26 |
ICCV |
场景上下文感知的显著目标检测 |
论文/代码 |
| 27 |
ICCV |
MFNet:用于弱监督显著目标检测的多滤波器指令网络 |
论文/代码 |
| 28 |
ICCV |
带位置保留注意力的显著对象排序 |
论文/代码 |
| 29 |
ICCV |
总结与搜索:学习共识感知的动态卷积用于协同显著性检测 |
论文/代码 |
| 30 |
IEEE TIP |
带净化机制和结构相似性损失的显著目标检测 |
论文/代码 |
| 31 |
ACMM |
补充三边解码器用于快速准确的显著目标检测 |
论文/代码 |
| 32 |
NeurIPS |
基于能量模型潜在空间的学习型生成视觉Transformer用于显著性预测 |
论文/代码 |
| 33 |
NeurIPS |
为时空图神经网络发现动态显著区域 |
论文/代码 |
| 34 |
IEEE TIP |
用于显著目标检测的渐进式自引导损失 |
论文/代码 |
| 35 |
IEEE TMM |
密集注意力引导的级联网络用于带钢表面缺陷的显著目标检测 |
论文/代码 |
| 36 |
IEEE TIP |
重新思考用于显著目标检测的U型结构 |
论文/代码 |
2020年
| 序号 |
会议/期刊 |
标题 |
链接 |
| 01 |
AAAI |
用于显著性目标检测的渐进式特征精炼网络 |
论文/代码 |
| 02 |
AAAI |
用于显著性目标检测的全局上下文感知渐进聚合网络 |
论文/代码 |
| 03 |
AAAI |
F3Net:融合、反馈与聚焦用于显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 04 |
AAAI |
基于对抗域适应的多光谱显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 05 |
AAAI |
多类型自注意力引导的退化显著性检测 |
论文/代码 |
| 06 |
CVPR |
基于涂鸦标注的弱监督显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 07 |
CVPR |
深入探讨协同显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 08 |
CVPR |
用于显著性目标检测的多尺度交互网络 |
论文/代码 |
| 09 |
CVPR |
用于准确且快速显著性检测的交互式双流解码器 |
论文/代码 |
| 10 |
CVPR |
显著性目标检测的标签解耦框架 |
论文/代码 |
| 11 |
CVPR |
带有注意力图聚类的自适应图卷积网络用于协同显著性检测 |
论文/代码 |
| 12 |
ECCV |
参数量仅为10万的高效显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 13 |
ECCV |
n参考迁移学习用于显著性预测 |
论文/代码 |
| 14 |
ECCV |
梯度诱导的协同显著性检测 |
论文/代码 |
| 13 |
ECCV |
基于交替反向传播从噪声标签中学习噪声感知编码器-解码器用于显著性检测 |
论文/代码 |
| 15 |
ECCV |
抑制与平衡:一种用于显著性目标检测的简单门控网络 |
论文/代码 |
| 16 |
IEEE TIP |
用于同时检测显著性目标、边缘和骨架的动态特征集成 |
论文/代码 |
| 17 |
IEEE TIP |
CAGNet:面向显著性目标检测的内容感知引导 |
论文/代码 |
| 18 |
IEEE TCYB |
基于层次化视觉感知学习的轻量级显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 19 |
NeurIPS |
CoADNet:用于协同显著性目标检测的协作式聚合与分发网络 |
论文/代码 |
| 20 |
NeurIPS |
基于对抗式节奏学习的低成本显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 21 |
NeurIPS |
ICNet:用于协同显著性检测的内部显著性相关性网络 |
论文/代码 |
2019
| 序号 |
会议/期刊 |
标题 |
链接 |
| 01 |
CVPR |
AFNet:面向边界感知显著目标检测的注意力反馈网络 |
论文/代码 |
| 02 |
CVPR |
BASNet:边界感知显著目标检测 |
论文/代码 |
| 03 |
CVPR |
CPD:用于准确快速显著目标检测的级联部分解码器 |
论文/代码 |
| 04 |
CVPR |
多源弱监督下的显著性检测 |
论文/代码 |
| 05 |
CVPR |
MLMSNet:一种基于交织多监督的显著目标检测互学习方法 |
论文/代码 |
| 06 |
CVPR |
CapSal:利用字幕生成增强显著目标检测语义 |
论文/代码 |
| 07 |
CVPR |
PoolNet:一种基于简单池化的实时显著目标检测设计 |
论文/代码 |
| 08 |
CVPR |
用于显著目标检测的迭代式协同自顶向下与自底向上推理网络 |
论文/代码 |
| 09 |
CVPR |
用于显著性检测的金字塔特征注意力网络 |
论文/代码 |
| 10 |
AAAI |
用于显著目标检测的深度嵌入特征 |
论文/代码 |
| 11 |
ICIP |
基于深度层次化上下文聚合与多层监督的显著目标检测 |
论文/代码 |
| 12 |
IEEE TCSVT |
AADF-Net:用于显著目标检测的注意力扩张特征聚合 |
论文/代码 |
| 13 |
IEEE TCyb |
ROSA:对抗攻击下的鲁棒显著目标检测 |
论文/代码 |
| 14 |
arXiv |
DSAL-GAN:基于去噪的生成对抗网络显著性预测 |
论文/代码 |
| 15 |
arXiv |
SAC-Net:用于显著目标检测的空间衰减上下文 |
论文/代码 |
| 16 |
arXiv |
SE2Net:用于显著目标检测的双目边缘增强网络 |
论文/代码 |
| 17 |
arXiv |
用于显著目标检测的区域细化网络 |
论文/代码 |
| 18 |
arXiv |
轮廓损失:面向显著目标分割的边界感知学习 |
论文/代码 |
| 19 |
arXiv |
OGNet:带有输出引导注意力模块的显著目标检测 |
论文/代码 |
| 20 |
arXiv |
边缘引导的非局部全卷积网络用于显著目标检测 |
论文/代码 |
| 21 |
ICCV |
FLoss:优化无阈值显著目标检测的F度量 |
论文/代码 |
| 22 |
ICCV |
用于显著目标检测的堆叠交叉细化网络 |
论文/代码 |
| 23 |
ICCV |
选择性还是不变性:边界感知显著目标检测 |
论文/代码 |
| 24 |
ICCV |
HRSOD:迈向高分辨率显著目标检测 |
论文/代码 |
| 25 |
ICCV |
EGNet:用于显著目标检测的边缘引导网络 |
论文/代码 |
| 26 |
ICCV |
显著目标检测中联合深度特征与预测精炼的结构化建模 |
论文/代码 |
| 27 |
ICCV |
利用深度部件-目标关系进行显著目标检测 |
论文/代码 |
| 28 |
NeurIPS |
基于自监督的深度鲁棒无监督显著性预测 |
论文/代码 |
| 29 |
CVPR |
基于金字塔注意力和显著边缘的显著目标检测 |
论文/代码 |
2018年
| 序号 |
发表会议/期刊 |
标题 |
链接 |
| 01 |
CVPR |
用于显著性目标检测的双向消息传递模型 |
论文/代码 |
| 02 |
CVPR |
PiCANet:学习像素级上下文注意力进行显著性检测 |
论文/代码 |
| 03 |
CVPR |
PAGR:渐进式注意力引导循环网络用于显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 04 |
CVPR |
学习提升显著性检测器性能 |
论文/代码 |
| 05 |
CVPR |
全局检测,局部精修:一种新颖的显著性检测方法 |
论文/代码 |
| 06 |
CVPR |
基于注视点预测驱动的显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 07 |
IJCAI |
R3Net:用于显著性检测的递归残差精修网络 |
论文/代码 |
| 08 |
IJCAI |
LFR:无损特征反射的显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 09 |
ECCV |
显著性目标检测中的轮廓知识迁移 |
论文/代码 |
| 10 |
ECCV |
用于显著性目标检测的反向注意力 |
论文/代码 |
| 11 |
IEEE TIP |
一种无监督的博弈论方法用于显著性检测 |
论文/代码 |
| 12 |
arXiv |
敏捷护身符:基于上下文注意力的实时显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 13 |
arXiv |
HyperFusion-Net:用于显著性目标检测的密集反射融合 |
论文/代码 |
| 14 |
arXiv |
(TBOS)一石三鸟:显著性目标分割、边缘检测和骨架提取的统一框架 |
论文/代码 |
| 15 |
CVPR |
深度无监督显著性检测:多噪声标签视角 |
论文/代码 |
2017年
| 序号 |
发表会议/期刊 |
标题 |
链接 |
| 01 |
CVPR |
DSS:具有短连接的深度监督显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 02 |
CVPR |
用于显著性目标检测的非局部深层特征 |
论文/代码 |
| 03 |
CVPR |
在图像级别监督下学习检测显著性目标 |
论文/代码 |
| 04 |
CVPR |
SalGAN:利用对抗网络进行视觉显著性预测 |
论文/代码 |
| 05 |
ICCV |
用于检测图像中显著性目标的分阶段精修模型 |
论文/代码 |
| 06 |
ICCV |
Amulet:聚合多层级卷积特征用于显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 07 |
ICCV |
学习不确定卷积特征以实现精确的显著性检测 |
论文/代码 |
| 08 |
ICCV |
融合监督:迈向深度显著性目标检测器的无监督学习 |
论文/代码 |
2016年
| 序号 |
发表会议/期刊 |
标题 |
链接 |
| 01 |
CVPR |
DHSNet:用于显著性目标检测的深度层次化显著性网络 |
论文/代码 |
| 02 |
CVPR |
ELD:结合编码的低层距离图与高层特征的深度显著性 |
论文/代码 |
| 03 |
ECCV |
RFCN:利用循环全卷积网络进行显著性检测 |
论文/代码 |
3D RGB-D/T 显著性检测
2025年
| 序号 |
发表会议/期刊 |
标题 |
链接 |
| :triangular_flag_on_post: 01 |
AAAI |
DiMSOD:基于扩散的多模态显著性目标检测框架 |
论文/代码 |
| :triangular_flag_on_post: 02 |
AAAI |
SMR-Net:语义引导的互增强网络用于跨模态图像融合和显著性目标检测 |
论文/代码 |
2024
| 序号 |
发表期刊/会议 |
标题 |
链接 |
| 01 |
ICASSP |
基于显著性增强特征融合的多尺度RGB-D显著目标检测网络 |
论文/代码 |
| 02 |
IJCV |
用于RGB-D显著目标检测的跨模态融合与渐进解码网络 |
论文/代码 |
| 03 |
TMM |
UniTR:基于统一Transformer框架的共目标与多模态显著性检测 |
论文/代码 |
| 04 |
IEEE TIP |
面向V-D-T显著目标检测的质量感知选择性融合网络 |
论文/代码 |
| 05 |
IEEE TCSVT |
用于多模态显著目标检测的学习型自适应融合库 |
论文/代码 |
| 06 |
IEEE TMM |
无对齐RGBT显著目标检测:语义引导的非对称相关网络及统一基准 |
论文/代码 |
| 07 |
ACMMM |
基于RGB-热数据的双模态显著目标检测后门攻击 |
论文/代码 |
| 08 |
ECCV |
CoLA:条件丢弃与语言驱动的鲁棒双模态显著目标检测 |
论文/代码 |
2023
| 序号 |
发表期刊/会议 |
标题 |
链接 |
| 01 |
TCSVT |
HRTransNet:基于HRFormer的双模态显著目标检测 |
论文/代码 |
| 02 |
IEEE TIP |
CAVER:用于双模态显著目标检测的跨模态视图混合Transformer |
论文/代码 |
| 03 |
IEEE TIP |
LSNet:用于RGB-热图像中显著目标检测的轻量级空间增强网络 |
论文/代码 |
| 04 |
ICME |
手绘标注监督下的RGB-T显著目标检测 |
论文/代码 |
| 05 |
TCSVT |
用于弱监督RGB-D显著目标检测的互信息正则化 |
论文/代码 |
| 06 |
Information Fusion |
一种交互式强化范式的红外-可见光图像联合融合与显著目标检测 |
论文/代码 |
| 07 |
IEEE TMM |
CATNet:用于RGB-D显著目标检测的级联聚合Transformer网络 |
论文/代码 |
| 08 |
ACM MM |
用于RGB-D显著目标检测的点感知交互与CNN诱导精炼网络 |
论文/代码 |
| 09 |
IEEE TIP |
用于RGBD显著目标检测的深度注入框架 |
论文/代码 |
| 10 |
ACM MM |
模态特征——生成RGB-D显著目标检测训练集时需考虑的新关键因素 |
论文/代码 |
| 11 |
ACM MM |
RGB-D和RGB-T显著目标检测的显著性原型 |
论文/代码 |
| 12 |
NeurIPS |
DVSOD:RGB-D视频中的显著目标检测 |
论文/代码 |
2022
| 序号 |
期刊/会议 |
标题 |
链接 |
| 01 |
CVMJ |
保持特异性的RGB-D显著性检测 |
论文/代码 |
| 02 |
AAAI |
针对RGB-D显著目标检测的自监督预训练 |
论文/代码 |
| 03 |
IEEE TPAMI |
MobileSal:极高效的RGB-D显著目标检测 |
论文/代码 |
| 04 |
IEEE TIP |
利用未标注的RGB图像提升RGB-D显著性检测性能 |
论文/代码 |
| 05 |
IEEE TIP |
学习用于RGB-D显著性检测的判别性跨模态特征 |
论文/代码 |
| 06 |
IEEE TIP |
基于预测一致性训练和主动涂鸦增强的弱监督RGB-D显著目标检测 |
论文/代码 |
| 07 |
ICLR |
从深度中促进显著性:深度无监督RGB-D显著性检测 |
论文/代码 |
| 08 |
ArXiv |
DFTR:用于显著目标检测的深度监督分层特征融合Transformer |
论文/代码 |
| 09 |
ArXiv |
GroupTransNet:用于RGB-D显著目标检测的组变换网络 |
论文/代码 |
| 10 |
ArXiv |
CAVER:用于双模态显著目标检测的跨模态视图混合Transformer |
论文/代码 |
| 11 |
PR |
具有多尺度聚合的编码器深度交织网络,用于RGB-D显著目标检测 |
论文/代码 |
| 12 |
CVPRW |
用于显著性检测的金字塔注意力机制 |
论文/代码 |
| 13 |
TMM |
用于RGB-D显著目标检测的深度诱导差距缩小网络:一种交互、引导与精炼方法 |
论文/代码 |
| 14 |
TMM |
C2DFNet:用于RGB-D显著目标检测的交叉动态滤波器网络 |
论文/代码 |
| 15 |
ArXiv |
基于双Swin Transformer的互交互网络,用于RGB-D显著目标检测 |
论文/代码 |
| 16 |
IEEE TCSVT |
用于鲁棒RGB-热显著目标检测的跨协作融合编码器网络 |
论文/代码 |
| 17 |
IEEE TIP |
使用Transformer学习隐式类别知识,用于RGB-D协同显著目标检测 |
论文/代码 |
| 18 |
ACMM |
受深度启发的无监督RGB-D显著目标检测中的标签挖掘 |
论文/代码 |
| 19 |
3DV |
用于显著性检测的鲁棒RGB-D融合 |
论文/代码 |
| 20 |
ArXiv |
受深度质量启发的特征操作,用于高效RGB-D和视频显著目标检测 |
论文/代码 |
| 21 |
ECCV |
SPSN:用于RGB-D显著目标检测的超像素原型采样网络 |
论文/代码 |
| 22 |
ECCV |
MVSalNet:多视角增强用于RGB-D显著目标检测 |
论文/代码 |
| 23 |
IJCV |
可学习的深度敏感注意力,结合多模态融合架构搜索,用于深度RGB-D显著性检测 |
论文/代码 |
| 24 |
IEEE TNNLS |
用于RGB-D显著目标检测及更广泛应用的三维卷积神经网络 |
论文/代码 |
| 25 |
IEEE TIP |
通过模态感知解码器改进RGB-D显著目标检测 |
论文/代码 |
| 26 |
IEEE TIP |
CIR-Net:用于RGB-D显著目标检测的跨模态交互与精炼 |
论文/代码 |
| 27 |
IEEE TCSVT |
HRTransNet:HRFormer驱动的双模态显著目标检测 |
论文/代码 |
| 28 |
IEEE TMM |
热成像在RGB-T显著目标检测中真的总是重要吗? |
论文/代码 |
| 29 |
IEEE TCSVT |
用于RGB-D和RGB-T显著目标检测的模态诱导迁移融合网络 |
论文/代码 |
| 30 |
IEEE TIP |
显著目标检测、深度估计和轮廓提取的联合学习 |
论文/代码 |
| 31 |
IJCV |
深入研究校准深度以实现精确的RGB-D显著目标检测 |
论文/代码 |
| 32 |
IEEE TCSVT |
MoADNet:用于实时轻量级RGB-D显著目标检测的移动非对称双流网络 |
论文/代码 |
2021年
| 序号 |
会议/期刊 |
标题 |
链接 |
| 01 |
CVPR |
基于深度敏感注意力机制和自动多模态融合的深度RGB-D显著性检测 |
论文/代码 |
| 02 |
CVPR |
校准型RGB-D显著目标检测 |
论文/代码 |
| 03 |
AAAI |
基于3D卷积神经网络的RGB-D显著目标检测 |
论文/代码 |
| 04 |
IEEE TIP |
用于RGB-D显著目标检测的层次化交替交互网络 |
论文/代码 |
| 05 |
IEEE TIP |
CDNet:用于RGB-D显著目标检测的互补深度网络 |
论文/代码 |
| 06 |
IEEE TIP |
具有普遍目标感知的RGB-D显著目标检测 |
论文/代码 |
| 07 |
ICME |
BTS-Net:用于RGB-D显著目标检测的双向迁移与选择网络 |
论文/代码 |
| 08 |
ACMM |
受深度质量启发的特征操控用于高效RGB-D显著目标检测 |
论文/代码 |
| 09 |
ACMM |
TriTransNet RGB-D显著目标检测,采用三元Transformer嵌入网络 |
论文/代码 |
| 10 |
ICCV |
基于级联互信息最小化的RGB-D显著性检测 |
论文/代码 |
| 11 |
ICCV |
保留特异性的RGB-D显著性检测 |
论文/代码 |
| 12 |
ACMM |
用于RGB-D显著目标检测的跨模态差异交互网络 |
论文/代码 |
| 13 |
IEEE TIP |
用于RGB-D显著目标检测的动态选择网络 |
论文/代码 |
| 14 |
IJCV |
基于CNN的RGB-D显著目标检测:学习、选择与融合 |
论文/代码 |
| 15 |
NeurIPS |
用于弱监督RGB-D显著目标检测的联合语义挖掘 |
论文/代码 |
| 16 |
IEEE TMM |
CCAFNet:用于检测RGB-D图像中显著目标的交叉流与跨尺度自适应融合网络 |
论文/代码 |
| 17 |
IEEE TETCI |
APNet:用于全天候RGB-T显著目标检测的对抗学习辅助与感知重要性融合网络 |
论文/代码 |
2020年
| 序号 |
发表期刊/会议 |
标题 |
链接 |
| 01 |
IEEE TIP |
ICNet:基于RGB-D的显著性目标检测信息转换网络 |
论文/代码 |
| 02 |
CVPR |
JL-DCF:用于RGB-D显著性目标检测的联合学习与密集协作融合框架 |
论文/代码 |
| 03 |
CVPR |
UC-Net:基于条件变分自编码器的不确定性启发式RGB-D显著性检测 |
论文/代码 |
| 04 |
CVPR |
A2dele:用于高效RGB-D显著性目标检测的自适应注意力深度蒸馏器 |
论文/代码 |
| 05 |
CVPR |
选择、补充与聚焦:面向RGB-D显著性检测的方法 |
论文/代码 |
| 06 |
CVPR |
学习选择性自互注意机制用于RGB-D显著性检测 |
论文/代码 |
| 07 |
ECCV |
基于协同学习的精确RGB-D显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 08 |
ECCV |
用于RGB-D显著性目标检测的跨模态加权网络 |
论文/代码 |
| 09 |
ECCV |
BBS-Net:采用分叉骨干策略的RGB-D显著性目标检测网络 |
论文/代码 |
| 10 |
ECCV |
用于RGB-D显著性目标检测的层次化动态滤波网络 |
论文/代码 |
| 11 |
ECCV |
用于RGB-D显著性目标检测的渐进引导交替精炼网络 |
论文/代码 |
| 12 |
ECCV |
基于跨模态调制与选择的RGB-D显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 13 |
ECCV |
用于RGB-D显著性目标检测的级联图神经网络 |
论文/代码 |
| 14 |
ECCV |
用于鲁棒实时RGB-D显著性目标检测的单流网络 |
论文/代码 |
| 15 |
ECCV |
用于精确RGB-D显著性检测的非对称双流架构 |
论文/代码 |
| 16 |
ACMM |
显著性目标检测真的需要深度信息吗? |
论文/代码 |
| 17 |
ACMM |
MMNet:用于RGB-D显著性目标检测的多阶段多尺度融合网络 |
论文/代码 |
| 18 |
ACMM |
差异化处理下的特征再整合:一种自顶向下且适应性的融合网络用于RGB-D显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 19 |
IEEE TIP |
基于解耦跨模态融合的RGBD显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 20 |
IEEE TIP |
利用两阶段深度估计和选择性深度融合提升RGB-D图像中的显著性检测 |
论文/代码 |
| 21 |
IEEE TIP |
针对RGB-D显著性目标检测的深度潜力感知门控注意力网络 |
论文/代码 |
| 22 |
IEEE TNNLS |
D3Net:重新思考RGB-D显著性目标检测——模型、数据集与大规模基准测试 |
论文/代码 |
| 23 |
IEEE TCSVT |
再探RGB-T显著性目标检测中的特征融合 |
论文/代码 |
2019年
| 序号 |
发表期刊/会议 |
标题 |
链接 |
| 01 |
ICCV |
DMRA:深度诱导的多尺度循环注意力网络用于显著性检测 |
论文/代码 |
| 02 |
CVPR |
CPFP:对比先验与流体金字塔融合用于RGBD显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 03 |
IEEE TIP |
用于RGB-D显著性目标检测的三流注意力感知网络 |
论文/代码 |
| 04 |
IEEE PR |
具有多尺度多路径及跨模态交互的多模态融合网络,用于RGB-D显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 05 |
IEEE Access |
AFNet:用于RGB-D显著性目标检测的适应性融合网络 |
论文/代码 |
| 06 |
IEEE TIP |
通过融合多层CNN特征进行RGB-T显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 07 |
IEEE TMM |
通过协作图学习进行RGB-T图像显著性检测 |
论文/代码 |
2018年
| 序号 |
发表期刊/会议 |
标题 |
链接 |
| 01 |
CVPR |
PCA:用于RGB-D显著性目标检测的渐进式互补感知融合网络 |
论文/代码 |
| 02 |
IEEE TIP |
基于多约束特征匹配和跨标签传播的RGBD图像协同显著性检测 |
论文/代码 |
| 03 |
ICME |
PDNet:先验模型引导的深度增强显著性目标检测网络 |
论文/代码 |
2017年
| 序号 |
发表期刊/会议 |
标题 |
链接 |
| 01 |
ICCV |
利用背景包围、深度对比和自顶向下特征学习RGB-D显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 02 |
IEEE TIP |
DF:基于深度融合的RGB-D显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 03 |
IEEE TCyb |
CTMF:基于跨视图迁移和多视角融合的CNN驱动RGB-D显著性检测 |
论文/代码 |
传统方法
| 序号 |
发表期刊/会议 |
标题 |
链接 |
| 01 |
MTA |
基于多核提升与融合的RGB-D协同显著性检测 |
论文/代码 |
| 02 |
ICCV17 |
基于中心暗通道先验的创新显著性目标检测 |
论文/代码 |
| 03 |
IEEE SPL |
基于深度置信度分析和多线索融合的立体图像显著性检测 |
论文/代码 |
| 04 |
IEEE SPL |
基于自助法聚类的RGB-D协同显著性检测 |
论文/代码 |
| 05 |
CVPR |
利用全局先验进行RGB-D显著性检测 |
论文/代码 |
4D光场显著性检测
| 序号 |
发表期刊/会议 |
标题 |
链接 |
| 01 |
TOMM |
MCA:基于多线索的光场显著性检测 |
论文/代码 |
| 02 |
IJCAI |
DILF:深入探究光场的显著性检测 |
论文/代码 |
| 03 |
CVPR |
WSC:用于显著性检测的加权稀疏编码框架 |
论文/代码 |
| 04 |
IEEE PAMI |
光场上的显著性检测 |
论文/代码 |
| 05 |
ICCV |
基于深度学习的光场显著性检测 |
论文/代码 |
| 06 |
NeurIPS |
面向记忆的解码器用于光场显著目标检测 |
论文/代码 |
| 07 |
AAAI |
利用与替换:一种非对称双流架构用于多功能光场显著性检测 |
论文/代码 |
| 08 |
IEEE TCSVT |
用于光场显著目标检测的多任务协同网络 |
论文/代码 |
| 09 |
ArXiv |
DUT-LFSaliency:多功能数据集及光场到RGB的显著性检测 |
论文/代码 |
| 10 |
ArXiv |
学习协同注意力用于光场显著目标检测 |
论文/代码 |
| 11 |
ArXiv |
CMA-Net:用于光场显著目标检测的级联互注意网络 |
论文/代码 |
| 12 |
IEEE TCyB |
PANet:用于光场显著目标检测的补丁感知网络 |
论文/代码 |
| 13 |
ACMM21 |
用于光场显著目标检测的遮挡感知双向引导网络 |
论文/代码 |
| 14 |
ICCV21 |
基于双重局部图学习和互惠引导的光场显著性检测 |
论文/代码 |
| 15 |
CVPR22 |
从像素级噪声标签中学习:光场显著性检测的新视角 |
论文/代码 |
| 16 |
NC |
MEANet:用于光场显著目标检测的多模态边缘感知网络 |
论文/代码 |
| 17 |
IEEE TIP |
探索空间相关性用于光场显著性检测:从单视图扩展 |
论文/代码 |
| 18 |
IEEE TIP |
基于图神经网络的光场几何辅助显著目标检测 |
论文/代码 |
| 19 |
ACMM |
LFBCNet:用于显著目标检测的光场边界感知级联交互网络 |
论文/代码 |
| 20 |
IEEE TIP |
光场上的弱监督显著目标检测 |
论文/代码 |
| 21 |
IEEE TPAMI |
光场显著性检测的全面基准测试与新模型 |
论文/代码 |
| 22 |
ICME23 |
用于光场显著目标检测的引导焦点堆栈精炼网络 |
论文/代码 |
| 23 |
IEEE TCSVT |
LFTransNet:通过可学习权重描述符进行光场显著目标检测 |
论文/代码 |
| 24 |
IEEE TCSVT |
基于互补与判别交互网络的稀疏视图光场显著目标检测 |
论文/代码 |
| :triangular_flag_on_post: 25 |
arXiv |
LF Tracy:一种统一的单管道方法用于光场相机中的显著目标检测 |
论文/代码 |
视频显著目标检测
2024
| 序号 |
发表期刊/会议 |
标题 |
链接 |
| :triangular_flag_on_post: 01 |
AAAI |
一种运动感知的时空图用于视频显著目标排序 |
论文/代码 |
2023
| 序号 |
发表期刊/会议 |
标题 |
链接 |
| 01 |
AAAI |
全景视频显著目标检测与Ambisonic音频引导 |
论文/代码 |
2022
| 序号 |
发表 |
标题 |
链接 |
| 01 |
AAAI |
只推理一次:用于引用视频目标分割的跨模态元迁移学习 |
论文/代码 |
| 02 |
AAAI |
基于交互式Transformer的孪生网络用于视频目标分割 |
论文/代码 |
| 03 |
AAAI |
迭代选择一个简单的参考帧使无监督视频目标分割更容易 |
论文/代码 |
| 04 |
AAAI |
用于视频目标分割的可靠传播-校正调制 |
论文/代码 |
| 05 |
WACV |
基于对比特征和注意力模块的视频显著目标检测 |
论文/代码 |
| 06 |
ICIP |
用于视频显著目标检测的深度协同三模态网络 |
论文/代码 |
| 07 |
ArXiv |
从无标签视频中逐步学习视频显著目标检测 |
论文/代码 |
| 08 |
ArXiv |
重新思考视频显著目标排序 |
论文/代码 |
| 09 |
ACMM |
基于点监督的弱监督视频显著目标检测 |
论文/代码 |
| 10 |
ECCV |
用于无监督视频目标分割的层次化特征对齐网络 |
论文/代码 |
| 11 |
ECCV |
XMem:基于阿特金森-希夫林记忆模型的长期视频目标分割 |
论文/代码 |
| 12 |
ACMM |
用于无监督视频目标分割的双向密集时空特征传播网络 |
论文/代码 |
| 13 |
NeurIPS |
基于不确定性引导伪标签的半监督视频显著目标检测 |
论文/代码 |
2021
| 序号 |
发表 |
标题 |
链接 |
| 01 |
CVPR |
弱监督视频显著目标检测 |
论文/代码 |
| 02 |
ArXiv |
基于自适应局部-全局精炼的视频显著目标检测 |
论文/代码 |
| 03 |
ICIP |
用于视频显著目标检测的引导与教学网络 |
论文/代码 |
| 04 |
ACMM |
多源融合与自动预测器选择用于零样本视频目标分割 |
论文/代码 |
| 05 |
ICCV |
用于视频显著目标检测的动态上下文敏感滤波网络 |
论文/代码 |
| 06 |
ICCV |
用于视频目标分割的全双工策略 |
论文/代码 |
| 07 |
ICCV |
用于无监督视频目标分割的深度传输网络 |
论文/代码 |
| 08 |
IEEE TIP |
探索丰富高效的时空交互以实现实时视频显著目标检测 |
论文/代码 |
2020
| 序号 |
发表 |
标题 |
链接 |
| 01 |
CVPR |
STAViS:时空音视显著性网络 |
论文/代码 |
| 02 |
ECCV |
统一的图像和视频显著性建模 |
论文/代码 |
| 03 |
ECCV |
测量视频显著性中时间特征的重要性 |
论文/代码 |
| 04 |
ECCV |
TENet:用于视频显著目标检测的三重激励网络 |
论文/代码 |
| 05 |
IEEE TIP |
学习视频显著目标检测中的长期结构依赖关系 |
论文/代码 |
| 06 |
IEEE Access |
用于视频显著目标检测的交叉互补融合网络 |
论文/代码 |
| 07 |
AAAI |
用于快速视频显著目标检测的金字塔约束自注意力网络 |
论文/代码 |
2019
| 序号 |
发表 |
标题 |
链接 |
| 01 |
ICCV |
基于运动引导注意力的视频显著目标检测 |
论文/代码 |
| 02 |
ICCV |
使用伪标签的半监督视频显著目标检测 |
论文/代码 |
| 03 |
ICCV |
用于视频显著性检测的时序聚合空间编码器-解码器网络 |
论文/代码 |
| 04 |
ICCV |
RANet:快速视频目标分割的排序注意力网络 |
论文/代码 |
| 05 |
CVPR |
将更多注意力转向视频显著目标检测 |
论文/代码 |
| 06 |
CVPR |
通过视觉注意力学习无监督视频目标分割 |
论文/代码 |
| 07 |
CVPR |
看得更多,了解得更多:基于协同注意力暹罗网络的无监督视频目标分割 |
论文/代码 |
| 08 |
IEEE TIP |
基于长期时空信息的鲁棒视频显著性检测改进 |
论文/代码 |
2018
| 序号 |
发表 |
标题 |
链接 |
| 01 |
ECCV |
金字塔扩张深层CoonvLSTM用于视频显著目标检测 |
论文/代码 |
| 02 |
ECCV |
DeepVS:一种基于深度学习的视频显著性预测方法 |
论文/代码 |
| 03 |
CVPR |
重访视频显著性:大规模基准与新模型 |
论文/代码 |
| 04 |
CVPR |
流引导循环神经网络编码器用于视频显著目标检测 |
论文/代码 |
| 05 |
IEEE TIP |
基于全卷积网络的视频显著目标检测 |
论文/代码 |
2017
| 序号 |
发表 |
标题 |
链接 |
| 01 |
IEEE TIP |
利用HEVC特征学习视频显著性检测 |
论文/代码 |
早期方法
| 序号 |
发表 |
标题 |
链接 |
| 01 |
IEEE TIP15 |
显著目标检测:一个基准 |
论文/代码 |
| 02 |
IEEE TCSVT18 |
综合信息下的视觉显著性检测综述 |
论文/代码 |
| 03 |
ACM TIST18 |
共同显著性检测算法综述:基础、应用与挑战 |
论文/代码 |
| 04 |
IEEE TSP18 |
显著及类别特定目标检测的先进深度学习技术:综述 |
论文/代码 |
| 05 |
IJCV18 |
注意力系统:综述 |
论文/项目 |
| 06 |
ECCV18 |
杂乱中的显著对象:将显著目标检测推向前沿 |
论文/代码 |
| 07 |
CVM18 |
显著目标检测:综述 |
论文/代码 |
| 08 |
IEEE TNNLS19 |
深度学习下的显著目标检测:综述 |
论文/代码 |
| 09 |
arXiv19 |
深度学习时代的显著目标检测——深入综述 |
论文/代码 |
| 10 |
CVM21 |
RGB-D显著目标检测:综述 |
论文/代码 |
本部分内容感谢 Deng-Ping Fan 和 Tao Zhou。
- 深度学习时代的显著目标检测:深入综述。论文链接。
- 这是另一位作者发布的论文列表。这里
- RGB-D显著目标检测:综述。项目链接。
SOD数据集下载
评估指标
与最先进方法的比较
- 这里 包含几乎所有 2D 显着目标检测算法的性能对比。
- 这里 包含几乎所有 3D RGB-D 显着目标检测算法的性能对比。
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SOD-CNNs-based-code-summary 快速上手指南
本仓库是一个基于深度学习的显著性目标检测(Saliency Object Detection, SOD)资源汇总列表,涵盖 2D RGB、3D RGB-D/T、视频及光场显著性检测等方向。它主要提供相关论文的链接和代码库地址,旨在帮助开发者快速定位最新的研究成果和开源实现。
注意:本仓库本身不包含统一的推理代码或模型权重,而是指向各个独立论文项目的代码库。以下指南将指导您如何浏览列表并运行具体的算法代码。
环境准备
由于列表中包含了从 2023 年到 2025 年的多种不同架构(如 Transformer、Diffusion Models、CNNs 等),不同项目对环境的要求略有差异。建议准备以下通用基础环境:
- 操作系统: Linux (推荐 Ubuntu 18.04/20.04) 或 macOS
- Python: 3.8 或更高版本
- 深度学习框架: PyTorch 1.9+ (绝大多数项目基于 PyTorch)
- 硬件要求: 支持 CUDA 的 NVIDIA GPU (显存建议 8GB 以上,部分大模型需 16GB+)
- 前置依赖:
- Git
- pip 或 conda (推荐使用 conda 管理虚拟环境)
安装步骤
由于这是一个资源索引库,您不需要安装"SOD-CNNs-based-code-summary"本身,而是需要克隆您感兴趣的具体项目代码。以下是通用的操作流程:
1. 克隆具体项目代码
在 README 的表格中找到您需要的论文(例如 2024 年 CVPR 的 3SD 或 2025 年 AAAI 的 MSV-PCT),点击 Code 链接进入其 GitHub 页面,然后执行:
git clone <目标项目的 GitHub 地址>
cd <目标项目文件夹名称>
2. 创建虚拟环境并安装依赖
大多数项目都提供了 requirements.txt 文件。建议使用以下命令安装依赖(国内用户可使用清华源加速):
# 创建虚拟环境 (以 pytorch_sod 为例)
conda create -n pytorch_sod python=3.8 -y
conda activate pytorch_sod
# 安装 PyTorch (根据CUDA版本选择,此处为示例,请访问 pytorch.org 获取最新命令)
# 国内加速镜像示例 (清华源)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装项目特定依赖
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
3. 下载数据集
显著性检测任务通常需要特定的数据集(如 DUT-OMRON, ECSSD, PASCAL-S 等)。
- 查看具体项目 README 中的 "Data Preparation" 章节。
- 部分项目在
README 中提供了百度网盘或 Google Drive 链接,请下载后放置到项目指定的 data/ 或 dataset/ 目录下。
基本使用
每个项目的具体运行命令可能不同,但通常遵循“训练”和“测试/推理”两种模式。以下以典型的 SOD 项目结构为例:
1. 单张图片推理 (Testing/Inference)
大多数项目提供预训练模型用于直接测试。
# 典型命令格式 (请替换为具体项目的脚本名和参数)
python test.py --model_path checkpoints/best_model.pth --img_path data/test_images/example.jpg --save_dir results/
--model_path: 指向下载的预训练权重文件 (.pth)。
--img_path: 输入图片路径。
--save_dir: 生成的显著性图保存路径。
2. 模型训练 (Training)
如果您希望复现论文结果或在自定义数据上训练:
# 典型命令格式
python train.py --config configs/config.yaml --gpu_ids 0 --batch_size 16
--config: 配置文件,包含网络结构和超参数。
--gpu_ids: 指定使用的 GPU 编号。
3. 评估指标 (Evaluation)
生成预测图后,通常需要使用官方提供的评估脚本来计算 MAE, F-measure, S-measure 等指标:
python eval.py --pred_dir results/ --gt_dir data/gt_masks/
提示:对于列表中带有 :triangular_flag_on_post: 标记的最新论文(如 2025 年 AAAI/PAMI 文章),请优先查看其原仓库的 README.md,因为新提出的架构可能需要特殊的依赖或数据处理流程。