显著性目标检测HKU-IS数据集.zip

SOD（Salient Object Detection，显著性目标检测）是计算机视觉领域中一个重要的任务，旨在从图像中准确定位并提取显著性目标。SOD数据集通常包含大量经过标记的图像，其中每个显著性目标都被标注为一个独立的区域，用于训练和评估各种显著性目标检测模型。SOD任务对于图像理解和场景解析有着重要的作用。 显著性目标检测的训练集DUTS-TR共包含了10553张图像，目前，DUTS-TR是显著性目标检测领域中使用最广泛、规模最大的训练数据集。该数据集涵盖了显著性检测中的多种重要场景图像。 除了训练数据集外，还有6种常用的评估数据集：DUT-OMRON【5168张图像】 、 DUTS-TE【5019张图像】 、 HKU-IS【4447张图像】 、 ECSSD【1000张图像】 、 PASCAL-S【850张图像】 和SOD【300张图像】数据集。这些数据集可以用来训练和评估各种显著性目标检测算法，帮助研究人员改进显著性目标检测的性能。希望这些信息对您有所帮助。 本链接仅提供HKU-IS数据集，HKU-IS数据集 包含 4447张具有多个前景对象的图像。