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RGB-D Salient Object Detection

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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>

코드

관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.

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