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基于显著边界框的弱监督显著目标检测( Weakly-Supervised Salient Object Detection With Saliency Bounding Boxes )
Y Liu P Wang Y Cao Z Liang RWH Lau
本文提出了一种基于显著包围盒的弱监督显著目标检测(SOD)的新形式，该包围盒是包围显著目标的最小矩形盒。基于这一思想，我们提出了一种新的弱监督SOD方法，通过仅从显著性包围盒预测像素级伪地真显著图。该方法首先利用无监督SOD方法生成初始显著图，并解决超/欠预测问题，得到初始伪地面真值显著图。然后，我们通过学习一个带有显著包围盒的多任务映射精化网络来迭代精化初始伪地面真值。最后，利用最终的伪显著图来指导显著目标检测器的训练。实验结果表明，该方法优于现有的弱监督方法。
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