显著性检测数据集—学习笔记
简介
本资源文件提供了关于显著性检测数据集的学习笔记，涵盖了多个常用的显著性检测数据集的详细介绍和下载信息。显著性检测是计算机视觉中的一个重要研究方向，广泛应用于图像分割、目标检测等领域。
数据集列表
以下是本资源文件中包含的显著性检测数据集：
1. DUT-OMRON
- 图像数量: 5168张
- 最大边长: 400像素
- 特点: 包含一个或多个显著对象和相对复杂的背景，具有眼睛固定、边界框和像素方面的大规模真实标注。
2. DUTS
- 训练图像: 10553张
- 测试图像: 5019张
- 特点: 训练图像来自ImageNet DET训练/验证集，测试图像来自ImageNet DET测试集和SUN数据集，包含非常重要的场景用于显著性检测。
3. HKU-IS
- 图像数量: 4447张
- 特点: 包含显著对象的像素注释。
4. ECSSD/CSSD
- CSSD图像数量: 200张
- ECSSD图像数量: 1000张
- 特点: 复杂场景显著性数据集，CSSD是ECSSD的扩展集。
5. SOD
- 图像数量: 300张
- 特点: 基于Berkeley Segmentation Dataset（BSD）的显著对象边界的集合，包含7个对象。
6. PASCAL-S
- 特点: 包含显著对象的像素注释。
使用说明
本资源文件提供了上述数据集的下载链接和详细介绍，用户可以根据需要选择合适的数据集进行显著性检测的研究和实验。
参考资料
本资源文件的内容参考了CSDN博客文章《显著性检测数据集—学习笔记》，详细信息请参阅该文章。
贡献
如果您有新的显著性检测数据集或相关研究成果，欢迎提交贡献，共同丰富本资源文件的内容。
许可证
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