求助，怎么找关于显著性检测的RGBD数据集

学而不止 2017-03-01 10:57:01
请教各位大牛，哪里可以找到关于显著性检测的RGBD数据集啊，我在论文里看到几个数据集可是在网上找不到
分别是RGBD1000，NJUDS2000还有RGBD Salient Object Detection: A Benchmark and Algorithms
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赵4老师 2017-03-02
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2020RGBD显著性目标检测论文32篇
本文汇总了2020年关于RGBD显著性目标检测的32篇论文，探讨了特征融合、深度信息处理、不准确深度图问题等多个方向。研究指出，深度信息能有效增强显著目标检测，但不准确的深度图可能导致性能下降。文中提出多种融合策略，如注意力机制、门控网络和多模态权重共享，以优化RGB和深度信息的融合，提高检测精度。实验显示，这些方法在多个公共数据集上超越了现有RGBD SOD方法。
显著性检测分类（数据集和评估指标总结）
本文总结了不同类型显著性检测的常用数据集和评估指标。包括RGB、RGB - D、RGB - T显著性检测及Co - SOD协同显著性检测。介绍了各类型检测的常用数据集特点及数量，评估指标有MAE、F - measure、S - measure、E - measure等，Co - SOD还有独有指标C - measure。
CVPR 2019之RGBD显著性检测：Contrast Prior and Fluid Pyramid Integration for RGBD Salient Object Detection
该研究提出了对比度先验和流体金字塔集成法来提升RGBD显著性对象检测效果。针对深度信息处理的挑战，如预训练模型的不适用和深度地图质量，研究利用对比度先验增强深度信息，并通过流体金字塔结构融合多尺度特征。对比度增强网络利用对比度损失改进深度图，而流体金字塔整合则解决了不同尺度特征的兼容性问题，提高了跨模态融合的效果。
基于深度融合的RGBD显著目标检测
本文探讨了在RGBD图像中显著性检测的重要性，尤其是深度信息的应用。研究了自顶向下和自底向上的显著性检测方法，强调了对比度、背景先验和颜色紧凑性等特征的作用。提出了一种深度融合框架，通过卷积神经网络自动学习RGB和深度特征的交互，以提高显著性检测的准确性。此外，通过结合超像素的拉普拉斯算子，实现噪声去除和平滑显著图的效果。实验表明该方法在不同数据集上表现出优越性能。
光学遥感显著目标检测初探笔记总结
文章探讨了显著性目标检测的发展，从不同输入变体如RGBD、视频和光场，到技术方案如双流金字塔结构、密集注意力流和图推理。挑战包括复杂场景、尺度变化和遥感成像干扰。论文对未来研究方向提出了弱监督和小样本学习的设想。
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