今天分享2019年CVPR的一篇关于显著性检测的文章 “BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection”。从题目可以看出BASNet是一种有良好边缘感知的显著性目标检测的网络。
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0.Abstract
这篇论文中最大的创新点主要有两个，作者在摘要中也简单的介绍了这两点。其一是BasNet是一种predict-refine的架构，这就说明了网络可以分为两个部分，其中predict module负责显著性预测，residual refinement module负责显著性区域细化。简单点来说就是一张图片经过网络的前半部分得到一张大致的显著性目标的图，然后通过网络的后半部分来细化显著性目标的边缘，最终得到一张边缘清晰的检测图片。其二就是作者采用了一种新型的混合损失函数，该损失由三个部分构成，分别从像素级、块级、映射级学习了目标和输出之间的损失。关于这两点后面有更详细的介绍。