Papers with Code 아카이브

RGB-D Salient Object Detection

태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.

하위 태스크
0
평가표
8
보존된 평가 기록
98

RGB-D Salient object detection (SOD) aims at distinguishing the most visually distinctive objects or regions in a scene from the given RGB and Depth data. It has a wide range of applications, including video/image segmentation, object recognition, visual tracking, foreground maps evaluation, image retrieval, content-aware image editing, information discovery, photosynthesis, and weakly supervised semantic segmentation. Here, depth information plays an important complementary role in finding salient objects. Online benchmark: http://dpfan.net/d3netbenchmark.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Rethinking RGB-D Salient Object Detection: Models, Data Sets, and Large-Scale Benchmarks, TNNLS20 )</span>

평가 결과

데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.

NJU2K

원본 태스크: Object Detection / RGB-D Salient Object Detection

평가 기록 27건

SIP

원본 태스크: Object Detection / RGB-D Salient Object Detection

평가 기록 16건

NLPR

원본 태스크: Object Detection / RGB-D Salient Object Detection

평가 기록 14건

STERE

원본 태스크: Object Detection / RGB-D Salient Object Detection

평가 기록 14건

DES

원본 태스크: Object Detection / RGB-D Salient Object Detection

평가 기록 13건

LFSD

원본 태스크: Object Detection / RGB-D Salient Object Detection

평가 기록 8건

RGBD135

원본 태스크: Object Detection / RGB-D Salient Object Detection

평가 기록 5건

NJUD

원본 태스크: Object Detection / RGB-D Salient Object Detection

평가 기록 1건

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.