1 文章说明
文章链接：[1901.02425] Richer and Deeper Supervision Network for Salient Object Detection
作者：Sen Jia，Neil D. B. Bruce
领域：显著性目标检测
发表时间：2019
期刊：arxiv
2 基础
提出的问题：
1 受到计算资源的限制，需要对CNN的结构进行合理的设计，才能取得较好的成果。
2 显著性检测的数据相对较少
解觉思路：
1 视觉领域的各个任务具有相关性
2 显著性目标检测，目标检测，凝视点检测具有很强的相关性
因此可以使用其他的视觉任务来辅助显著性目标检测，这样做的优势有：
1 目标检测的标注数据远大于显著性目标检测的标注数据
2 目标检测，目标分类任务的网络能够识别网络中目标与背景的区别，这对显著性目标检测任务来说是很有用的信息。
3 提出的网络结构
图1 提出的网络结构
1 提出的网络如图1所示，网络整体比较简单，此外文中指出，在生成的显著图之后还利用了CRF网络对输出进行后处理。
2 对目标检测任务的数据库的处理方式：
图2 显著性目标检测任务的处理方式
4 最终结果
1 客观评价
2 主观评价
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