FBMS-59
평가 기록 16건
태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.
Video salient object detection (VSOD) is significantly essential for understanding the underlying mechanism behind HVS during free-viewing in general and instrumental to a wide range of real-world applications, e.g., video segmentation, video captioning, video compression, autonomous driving, robotic interaction, weakly supervised attention. Besides its academic value and practical significance, VSOD presents great difficulties due to the challenges carried by video data (diverse motion patterns, occlusions, blur, large object deformations, etc.) and the inherent complexity of human visual attention behavior (i.e., selective attention allocation, attention shift) during dynamic scenes. Online benchmark: http://dpfan.net/davsod.
<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Shifting More Attention to Video Salient Object Detection, CVPR2019-Best Paper Finalist )</span>
데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.
평가 기록 16건
평가 기록 11건
평가 기록 10건
평가 기록 9건
평가 기록 9건
평가 기록 8건
평가 기록 8건
평가 기록 8건
평가 기록 8건
평가 기록 8건
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.