# SaliencyDetection
我的毕业设计,图像显著性检测
## 目录结构
```
│ attention.py
│ data.py
│ loss.py
│ model.py
│ PR曲线.ipynb
│ README.md
│ utils.py
│ 学习率衰减曲线.ipynb
│ 测试.ipynb
│ 训练模型样例.ipynb
│
├─DUTS
│ ├─DUTS-TE
│ │ ├─DUTS-TE-Image
│ │ │ ILSVRC2012_test_00000003.jpg
│ │ │ ILSVRC2012_test_00000023.jpg
│ │ │ ILSVRC2012_test_00000025.jpg
│ │ │ ...
│ │ └─DUTS-TE-Mask
│ │ ILSVRC2012_test_00000003.png
│ │ ILSVRC2012_test_00000023.png
│ │ ILSVRC2012_test_00000025.png
│ │ ...
│ └─DUTS-TR
│ ├─DUTS-TR-Image
│ │ ILSVRC2012_test_00000004.jpg
│ │ ILSVRC2012_test_00000018.jpg
│ │ ILSVRC2012_test_00000019.jpg
│ │ ...
│ └─DUTS-TR-Mask
│ ILSVRC2012_test_00000004.png
│ ILSVRC2012_test_00000018.png
│ ILSVRC2012_test_00000019.png
│ ...
├─image
│ 1.jpg
│ 2.jpg
│ 3.jpg
│ CPFEV3.png
│ 金字塔特征注意网络.png
│
├─model
│ vgg16_no_top.pth
│
└─notebook
(略)
```
- model.py实现的是整个模型
- attention.py实现的是空间注意和通道注意力机制
- loss.py实现的是边界保持损失函数,但是最终没用上
- data.py实现的是数据增强和数据载入
- utils.py实现的是评价指标,F-Measure,recall,precision,accuracy
- DUTS文件夹下存放DUTS数据集
- image文件夹下存放有网络结构图
- model文件夹下存放有一个去掉全连接层的VGG16模型,不过state_dict状态字典的命名是我在model.py中的命名
- notebook文件夹下存放着大量notebook,记录有我的调参记录,别问为什么这么做,问就是电脑垃圾长时间训练会很烫,慢慢来最好。
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我的毕业设计,图像显著目标检测.zip
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ipynb:147个
jpg:9个
png:8个
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图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测图像检测 图像检测图像检
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09训练模型测试8-9.ipynb 264KB
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0_12训练模型测试14-15.ipynb 263KB
0_10训练模型测试10-11.ipynb 261KB
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0_17训练模型测试24.ipynb 259KB
0_27训练模型测试34.ipynb 259KB
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0_29训练模型测试36.ipynb 259KB
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