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cvpr2019_金字塔特征注意网络以进行显着性检测 赵婷和吴相干撰写的CVPR 2019论文“用于显着性检测的金字塔特征注意网络”的源代码。 ( ) 下载显着性地图 为了方便起见,我们提供了本文中使用的基准数据集的显着性图。 Google: 百度:提取:9yt5 设置 安装依赖项: Tensorflow (-gpu) Keras numpy opencv-python matplotlib 用法: train: python train.py --train_file=train_pair.txt --model_weights=model/vgg16_no_top.h5 test: jupyter notebook run dome.ipynb 结果 如果您认为这项工作有帮助,请引用 @inproceedings{zhao2019pyrami
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cvpr2019_pyramid-feature-attention-network-for-saliency-detection-master.zip (17个子文件)
cvpr2019_Pyramid-Feature-Attention-Network-for-Saliency-detection-master
edge_hold_loss.py 1KB
dome.ipynb 48KB
model
vgg16_no_top.h5 56.18MB
utils.py 562B
README.md 1KB
attention.py 3KB
bilinear_upsampling.py 2KB
image
quantitative comparisions.png 114KB
table.png 122KB
pipline.png 120KB
visual comparisons.png 352KB
3.jpg 16KB
1.jpg 17KB
2.jpg 14KB
model.py 5KB
data.py 3KB
train.py 3KB
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张A裕
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