dss網路結構如下：
在測試時為了得到更好的效果，只使用2，3，4層的side-out來混合。
final輸出如下：
另外，還使用crf作為post process 修正邊界。crf的實現借助開源包pydensecrf。因為只有兩類，所以直接用crf得到的每個畫素顯著的後驗概率作為顯著**值，構成顯著**圖。
crf能量函式如下：
amulet網路結構圖如下：
vgg16, 抽取5個level的特徵
（2）resolution-based feature integration
通過下取樣或上取樣，每個level都融合feature exgtraction模組提取的所以level特徵。
每個level的**使用當前level特徵和上一層level的**資訊。
使用深度監管策略。
（4）boundary preserved refinement
通過第乙個level得到邊界圖bl,然後用bl修正每層level**圖
（5） fusion saliency prediction (fsp) as the final output.
關於顯著性檢測的思考
梳理visual saliency 的定義，視覺顯著性是乙個主觀目標，既有自上而下的任務驅動的注意機制，全域性的拓撲認知，也有自下而上的基於區域性特徵的多層次融合機制。因此顯著性也是乙個從主觀上定義，客觀上驗證該定義的視覺過程。因此顯著性的定義上從主觀上是任務驅動的視覺搜尋過程，這個過程 的是注意機...
顯著性檢測評價指標
m為二值化的顯著 圖，g為ground truth.通過設定閾值得到二值化的顯著 圖m，通過上式計算得到一對precision,recall 所有的p，r取平均 閾值取值為0 255.這樣，不同的閾值，對應不同的p r對，總共有256個p r對。以p為縱座標，r為橫座標，構成p r曲線。參考 2一般...
顯著性檢測學習筆記（一）
基於均值漂移分割的顏色顯著性模型xu liu,zengchang qin1,xiaofan zhang,and tao wan，2013 ieee 基本的流程圖如下 1 基於qdct係數求rk的品均顯著值公式為 rk 表示區域的總共的畫素值，得到大致顯著圖m，通過大致顯著圖得到前景p f 和背景p ...