联合检测（COSOD）旨在从多个图像发现重复的显着物体。两个主要挑战是组语义提取和噪声对象抑制。在本文中，我们提出了COSOD的统一两阶段的语义传播和对比度学习网络（主题网络）。主题网络可以分解为两个子结构，包括两个阶段的语义传播模块（TGSP），以应对第一个挑战和对比度学习模块（CLM），以应对第二个挑战。具体来说，对于TGSP，我们设计了一个图像到群体传播模块（IGP）来捕获组内相似特征的共识表示和小像素传播模块（GPP），以构建共识表示的相关性。对于CLM，随着阳性样品的设计，语义一致性得到了增强。通过设计负样品的设计，噪声对象被抑制。关于三个主要基准测试的实验结果表明，主题网络在各种评估指标方面都优于其他竞争对手。

在本文中，我们提出了一个新颖的端到端集团协作学习网络，称为GCONET+，该网络可以有效，有效地（250 fps）识别自然场景中的共呈含量对象。提出的GCONET+基于以下两个基本标准，通过采矿共识表示，实现了共同降低对象检测（COSOD）的新最新性能：1）组内紧凑型，以更好地提高共同空位之间的一致性通过使用我们的新颖组亲和力模块（GAM）捕获其固有共享属性的对象； 2）组间可分离性通过引入我们的新组协作模块（GCM）条件对不一致的共识进行调理，从而有效抑制嘈杂对象对输出的影响。为了进一步提高准确性，我们设计了一系列简单但有效的组件，如下所示：i）在语义级别促进模型学习的经常性辅助分类模块（RACM）； ii）一个置信度增强模块（CEM）帮助模型提高最终预测的质量； iii）基于小组的对称三重态（GST）损失指导模型以学习更多的判别特征。对三个具有挑战性的基准测试（即可口可乐，COSOD3K和COSAL2015）进行了广泛的实验，这表明我们的GCONET+优于现有的12个尖端模型。代码已在https://github.com/zhengpeng7/gconet_plus上发布。

共同定位对象检测（COSOD）旨在模拟人类视觉系统，以发现一组相关图像的常见和显着对象。最近的方法通常开发基于深度学习的模型已大大改善了COSOD任务的性能。但是，仍然需要进一步解决两个主要缺点，1）次优的间形间关系建模； 2）缺乏对图像间可分离性的考虑。在本文中，我们提出了共同空位对象检测变压器（COSFORMER）网络，以从多个图像中捕获显着和常见的视觉模式。通过利用变压器体系结构，提出的方法解决了输入订单的影响，并大大提高了COSOD任务的稳定性。我们还介绍了一个新颖的图像间可分离性概念。我们构建了一种对比度学习方案，以建模图像间的可分离性并学习更多歧视性嵌入空间，以区分真正的常见对象和嘈杂的对象。对三个具有挑战性的基准测试，即可口可乐，COSOD3K和COSAL2015进行了广泛的实验，这表明我们的同构者的表现优于尖端的模型，并实现了新的最先进。我们希望共同体能够激励未来的研究进行更多的视觉共分析任务。

视频突出对象检测旨在在视频中找到最具视觉上的对象。为了探索时间依赖性，现有方法通常是恢复性的神经网络或光学流量。然而，这些方法需要高计算成本，并且往往会随着时间的推移积累不准确性。在本文中，我们提出了一种带有注意模块的网络，以学习视频突出物体检测的对比特征，而没有高计算时间建模技术。我们开发了非本地自我关注方案，以捕获视频帧中的全局信息。共注意配方用于结合低级和高级功能。我们进一步应用了对比学学习以改善来自相同视频的前景区域对的特征表示，并将前景 - 背景区域对被推除在潜在的空间中。帧内对比损失有助于将前景和背景特征分开，并且帧间的对比损失提高了时间的稠度。我们对多个基准数据集进行广泛的实验，用于视频突出对象检测和无监督的视频对象分割，并表明所提出的方法需要较少的计算，并且对最先进的方法进行有利地执行。

在本文中，我们提出了一个新型模型，用于同时稳定的共同检测（COSOD）和对象共裂（Coseg）。为了准确地检测共同水平（分割），核心问题是井井有条模拟图像组之间的图像间关系。一些方法设计了复杂的模块，例如复发性神经网络（RNN），以解决此问题。但是，对订单敏感的问题是RNN的主要缺点，它严重影响了拟议的COSOD（COSEG）模型的稳定性。在本文中，受基于RNN的模型的启发，我们首先提出了一个多路稳定的复发单元（MSRU），其中包含虚拟订单机制（DOM）和复发单元（RU）。我们提出的MSRU不仅有助于COSOD（COSEG）模型捕获强大的图像间关系，还可以降低订单敏感性，从而导致更稳定的推理和训练过程。 {此外，我们设计了一个跨顺序对比损失（COCL），可以通过关闭从不同输入订单生成的功能嵌入来进一步解决订单敏感问题。}我们在五个广泛使用的COSOD数据集（COCA，COOCA，COSOD3K，，，COSOD3K， COSAL2015，ICOSEG和MSRC）以及三个广泛使用的数据集（Internet，Icoseg和Pascal-Voc）用于对象进行分割，性能证明了与最先进的ART（SOTA）相比，提出的方法的优越性方法。

伪装的对象检测（COD），将其优雅地融合到周围环境中的对象是一项有价值但充满挑战的任务。现有的深度学习方法通常陷入具有完整和精细的对象结构准确识别伪装对象的困难。为此，在本文中，我们提出了一个新颖的边界引导网络（BGNET），以用于伪装对象检测。我们的方法探索了有价值的和额外的对象相关的边缘语义，以指导COD的表示形式学习，这迫使模型生成突出对象结构的特征，从而促进了精确边界定位的伪装对象检测。对三个具有挑战性的基准数据集进行的广泛实验表明，我们的BGNET在四个广泛使用的评估指标下的现有18种最新方法明显优于现有的18种最新方法。我们的代码可在以下网址公开获取：https：//github.com/thograce/bgnet。

图像平滑是一项基本的低级视觉任务，旨在保留图像的显着结构，同时删除微不足道的细节。图像平滑中已经探索了深度学习，以应对语义结构和琐碎细节的复杂纠缠。但是，当前的方法忽略了平滑方面的两个重要事实：1）受限数量的高质量平滑地面真相监督的幼稚像素级回归可能会导致域的转移，并导致对现实世界图像的概括问题； 2）纹理外观与对象语义密切相关，因此图像平滑需要意识到语义差异以应用自适应平滑强度。为了解决这些问题，我们提出了一个新颖的对比语义引导的图像平滑网络（CSGIS-NET），该网络在促进强大的图像平滑之前结合了对比的先验和语义。通过利用不希望的平滑效应作为负面教师，并结合分段任务以鼓励语义独特性来增强监督信号。为了实现所提出的网络，我们还使用纹理增强和平滑标签（即VOC-Smooth）丰富了原始的VOC数据集，它们首先桥接图像平滑和语义分割。广泛的实验表明，所提出的CSGI-NET大量优于最先进的算法。代码和数据集可在https://github.com/wangjie6866/csgis-net上找到。

零拍摄对象检测（ZSD），将传统检测模型扩展到检测来自Unseen类别的对象的任务，已成为计算机视觉中的新挑战。大多数现有方法通过严格的映射传输策略来解决ZSD任务，这可能导致次优ZSD结果：1）这些模型的学习过程忽略了可用的看不见的类信息，因此可以轻松地偏向所看到的类别; 2）原始视觉特征空间并不合适，缺乏歧视信息。为解决这些问题，我们开发了一种用于ZSD的新型语义引导的对比网络，命名为Contrastzsd，一种检测框架首先将对比学习机制带入零拍摄检测的领域。特别地，对比度包括两个语义导向的对比学学习子网，其分别与区域类别和区域区域对之间形成对比。成对对比度任务利用从地面真理标签和预定义的类相似性分布派生的附加监督信号。在那些明确的语义监督的指导下，模型可以了解更多关于看不见的类别的知识，以避免看到概念的偏见问题，同时优化视觉功能的数据结构，以更好地辨别更好的视觉语义对齐。广泛的实验是在ZSD，即Pascal VOC和MS Coco的两个流行基准上进行的。结果表明，我们的方法优于ZSD和广义ZSD任务的先前最先进的。

本文通过控制功能级别的RGB图像和深度图之间的消息，介绍了RGB-D显着对象检测的新型深神经网络框架，并探索有关RGB和深度特征的远程语义上下文和几何信息推断出明显的对象。为了实现这一目标，我们通过图神经网络和可变形的卷积制定动态消息传播（DMP）模块，以动态学习上下文信息，并自动预测消息传播控制的过滤权重和亲和力矩阵。我们将该模块进一步嵌入基于暹罗的网络中，分别处理RGB图像和深度图，并设计多级特征融合（MFF）模块，以探索精制的RGB和深度特征之间的跨级信息。与六个基准数据集上用于RGB-D显着对象检测的17种最先进的方法相比，实验结果表明，我们的方法在定量和视觉上都优于其他所有方法。

Fully convolutional neural networks (FCNs) have shown their advantages in the salient object detection task. However, most existing FCNs-based methods still suffer from coarse object boundaries. In this paper, to solve this problem, we focus on the complementarity between salient edge information and salient object information. Accordingly, we present an edge guidance network (EGNet) for salient object detection with three steps to simultaneously model these two kinds of complementary information in a single network. In the first step, we extract the salient object features by a progressive fusion way. In the second step, we integrate the local edge information and global location information to obtain the salient edge features. Finally, to sufficiently leverage these complementary features, we couple the same salient edge features with salient object features at various resolutions. Benefiting from the rich edge information and location information in salient edge features, the fused features can help locate salient objects, especially their boundaries more accurately. Experimental results demonstrate that the proposed method performs favorably against the state-of-the-art methods on six widely used datasets without any pre-processing and post-processing. The source code is available at http: //mmcheng.net/egnet/.

尽管当前的显着对象检测（SOD）作品已经取得了重大进展，但在预测的显着区域的完整性方面，它们受到限制。我们在微观和宏观水平上定义了完整性的概念。具体而言，在微观层面上，该模型应突出显示属于某个显着对象的所有部分。同时，在宏观层面上，模型需要在给定图像中发现所有显着对象。为了促进SOD的完整性学习，我们设计了一个新颖的完整性认知网络（ICON），该网络探讨了学习强大完整性特征的三个重要组成部分。 1）与现有模型不同，该模型更多地集中在功能可区分性上，我们引入了各种功能集合（DFA）组件，以汇总具有各种接受场（即内核形状和背景）的特征，并增加了功能多样性。这种多样性是挖掘积分显着物体的基础。 2）基于DFA功能，我们引入了一个完整性通道增强（ICE）组件，其目标是增强功能通道，以突出积分显着对象，同时抑制其他分心的对象。 3）提取增强功能后，采用零件整体验证（PWV）方法来确定零件和整个对象特征是否具有很强的一致性。这样的部分协议可以进一步改善每个显着对象的微观完整性。为了证明我们图标的有效性，对七个具有挑战性的基准进行了全面的实验。我们的图标在广泛的指标方面优于基线方法。值得注意的是，我们的图标在六个数据集上的平均假阴影（FNR）（FNR）方面，相对于以前的最佳模型的相对改善约为10％。代码和结果可在以下网址获得：https：//github.com/mczhuge/icon。

无监督的突出物体检测（USOD）对于工业应用和下游任务来说是最重要的意义。基于深度学习（DL）的USOD方法利用多种传统的SOD方法提取的一些低质量的显着性预测，作为显着性提示，主要捕获图像中的一些显着区域。此外，它们通过语义信息的助手优化这些显着性提示，该显着性提示是由其他相关视觉任务中的监督学习训练的一些型号获得的。在这项工作中，我们提出了一种两级激活 - 到显着性（A2S）框架，有效地产生了高质量的显着性提示，并使用这些提示培训强大的耐药性检测器。更重要的是，在整个培训过程中没有人类注释参与我们的框架。在第一阶段中，我们将普雷托网络（MOCO V2）转换为将多级别特征聚合到单个激活图，其中提出了一种自适应决策边界（ADB）来帮助训练变换网络。为了便于生成高质量的伪标签，我们提出了一种损失功能来扩大像素之间的特征距离及其手段。在第二阶段，在线标签纠正（OLR）策略在培训过程中更新伪标签，以减少分散的人的负面影响。此外，我们使用两个残余注意模块（RAM）来构造轻量级显着探测器，其使用低级功能中的互补信息，例如边缘和颜色，从而优化高级功能。对几个SOD基准的广泛实验证明，与现有的USOD方法相比，我们的框架报告了显着性能。此外，在3000张图像上培训我们的框架约1小时，比以前的最先进的方法快30倍。

RGB和深度图像上的突出物体检测（SOD）引起了越来越多的研究兴趣，因为它的有效性和现在可以方便地捕获深度线索的事实。现有的RGB-D SOD模型通常采用不同的融合策略来学习来自两个模态（\即RGB和深度）的共享表示，而几个方法明确考虑如何保留特定模态特征。在这项研究中，我们提出了一种新的框架，被称为SPNET}（特异性保存网络），这通过探索共享信息和模态特定属性（例如，特异性）来利益SOD性能。具体地，我们建议采用两个模态特定的网络和共享学习网络来分别生成个体和共享显着性预测映射。为了有效地融合共享学习网络中的跨模型特征，我们提出了一个交叉增强的集成模块（CIM），然后将融合特征传播到下一个层以集成交叉级信息。此外，为了捕获丰富的互补多模态信息，用于提高SOD性能，我们提出了一个多模态特征聚合（MFA）模块，将每个单独解码器的模态特定功能集成到共享解码器中。通过使用跳过连接，可以完全组合编码器和解码器层之间的分层功能。广泛的实验表明我们的〜\我们的〜优于六种流行的RGB-D SOD和三个伪装对象检测基准测试的前沿方法。该项目可在公开提供：https://github.com/taozh2017/spnet。

Camouflaged object detection (COD) aims to detect/segment camouflaged objects embedded in the environment, which has attracted increasing attention over the past decades. Although several COD methods have been developed, they still suffer from unsatisfactory performance due to the intrinsic similarities between the foreground objects and background surroundings. In this paper, we propose a novel Feature Aggregation and Propagation Network (FAP-Net) for camouflaged object detection. Specifically, we propose a Boundary Guidance Module (BGM) to explicitly model the boundary characteristic, which can provide boundary-enhanced features to boost the COD performance. To capture the scale variations of the camouflaged objects, we propose a Multi-scale Feature Aggregation Module (MFAM) to characterize the multi-scale information from each layer and obtain the aggregated feature representations. Furthermore, we propose a Cross-level Fusion and Propagation Module (CFPM). In the CFPM, the feature fusion part can effectively integrate the features from adjacent layers to exploit the cross-level correlations, and the feature propagation part can transmit valuable context information from the encoder to the decoder network via a gate unit. Finally, we formulate a unified and end-to-end trainable framework where cross-level features can be effectively fused and propagated for capturing rich context information. Extensive experiments on three benchmark camouflaged datasets demonstrate that our FAP-Net outperforms other state-of-the-art COD models. Moreover, our model can be extended to the polyp segmentation task, and the comparison results further validate the effectiveness of the proposed model in segmenting polyps. The source code and results will be released at https://github.com/taozh2017/FAPNet.

现有的基于CNNS的RGB-D突出物体检测（SOD）网络全部需要在想象网上预先预先磨削以学习层次结构功能，有助于提供良好的初始化。但是，大规模数据集的收集和注释是耗时和昂贵的。在本文中，我们利用自我监督的表示学习（SSL）来设计两个借口任务：跨模型自动编码器和深度轮廓估计。我们的借口任务只需要几个和未标记的RGB-D数据集来执行预先润廓，这使得网络捕获丰富的语义上下文并降低两个模态之间的间隙，从而为下游任务提供有效的初始化。此外，对于RGB-D SOD中的跨模态融合的固有问题，我们提出了一种一致性差异聚合（CDA）模块，其将单个特征融合分成多路径融合，以实现对一致和差分信息的充分看法。 CDA模块是通用的，适用于跨模型和交叉级别融合。关于六个基准数据集的广泛实验表明，我们的自我监督净化模型对想象成的最先进的方法有利地表现出有利的。源代码将在\ textColor {红色} {\ url {https://github.com/xiaoqi-zhao-dlut/sslsod}}上公开可用。

上下文信息对于各种计算机视觉任务至关重要，以前的作品通常设计插件模块和结构损失，以有效地提取和汇总全局上下文。这些方法利用优质标签来优化模型，但忽略了精细训练的特征也是宝贵的训练资源，可以将优选的分布引入硬像素（即错误分类的像素）。受到无监督范式的对比学习的启发，我们以监督的方式应用了对比度损失，并重新设计了损失功能，以抛弃无监督学习的刻板印象（例如，积极和负面的不平衡，对锚定计算的混淆）。为此，我们提出了阳性阴性相等的对比损失（PNE损失），这增加了阳性嵌入对锚的潜在影响，并同时对待阳性和阴性样本对。 PNE损失可以直接插入现有的语义细分框架中，并以可忽视的额外计算成本导致出色的性能。我们利用许多经典的分割方法（例如，DeepLabv3，Ocrnet，Upernet）和骨干（例如Resnet，Hrnet，Swin Transformer）进行全面的实验，并在两个基准数据集（例如，例如，例如，，例如城市景观和可可固定）。我们的代码将公开

完全监督的显着对象检测（SOD）方法取得了长足的进步，但是这种方法通常依赖大量的像素级注释，这些注释耗时且耗时。在本文中，我们专注于混合标签下的新的弱监督SOD任务，其中监督标签包括传统无监督方法生成的大量粗标签和少量的真实标签。为了解决此任务中标签噪声和数量不平衡问题的问题，我们设计了一个新的管道框架，采用三种复杂的培训策略。在模型框架方面，我们将任务分解为标签细化子任务和显着对象检测子任务，它们相互合作并交替训练。具体而言，R-NET设计为配备有指导和聚合机制的搅拌机的两流编码器模型（BGA），旨在纠正更可靠的伪标签的粗标签，而S-NET是可更换的。由当前R-NET生成的伪标签监督的SOD网络。请注意，我们只需要使用训练有素的S-NET进行测试。此外，为了确保网络培训的有效性和效率，我们设计了三种培训策略，包括替代迭代机制，小组智慧的增量机制和信誉验证机制。五个草皮基准的实验表明，我们的方法在定性和定量上都针对弱监督/无监督/无监督的方法实现了竞争性能。

Salient object detection (SOD) aims to determine the most visually attractive objects in an image. With the development of virtual reality technology, 360{\deg} omnidirectional image has been widely used, but the SOD task in 360{\deg} omnidirectional image is seldom studied due to its severe distortions and complex scenes. In this paper, we propose a Multi-Projection Fusion and Refinement Network (MPFR-Net) to detect the salient objects in 360{\deg} omnidirectional image. Different from the existing methods, the equirectangular projection image and four corresponding cube-unfolding images are embedded into the network simultaneously as inputs, where the cube-unfolding images not only provide supplementary information for equirectangular projection image, but also ensure the object integrity of the cube-map projection. In order to make full use of these two projection modes, a Dynamic Weighting Fusion (DWF) module is designed to adaptively integrate the features of different projections in a complementary and dynamic manner from the perspective of inter and intra features. Furthermore, in order to fully explore the way of interaction between encoder and decoder features, a Filtration and Refinement (FR) module is designed to suppress the redundant information between the feature itself and the feature. Experimental results on two omnidirectional datasets demonstrate that the proposed approach outperforms the state-of-the-art methods both qualitatively and quantitatively.

由于规模和形状的极端复杂性以及预测位置的不确定性，光学遥感图像（RSI-SOD）中的显着对象检测是一项非常困难的任务。现有的SOD方法可以满足自然场景图像的检测性能，但是由于遥感图像中上述图像特性，它们不能很好地适应RSI-SOD。在本文中，我们为光学RSIS中的SOD提出了一个新颖的注意力指导网络（AGNET），包括位置增强阶段和细节细节阶段。具体而言，位置增强阶段由语义注意模块和上下文注意模块组成，以准确描述显着对象的大致位置。细节完善阶段使用提出的自我注册模块在注意力的指导下逐步完善预测结果并逆转注意力。此外，混合损失用于监督网络的培训，这可以从像素，区域和统计数据的三个角度来改善模型的性能。在两个流行的基准上进行的广泛实验表明，与其他最先进的方法相比，AGNET可以达到竞争性能。该代码将在https://github.com/nuaayh/agnet上找到。

现有的基于深度学习（基于DL的）无监督的显着对象检测（USOD）方法基于传统显着性方法和预处理深网的先验知识，在图像中学习显着信息。但是，这些方法采用了一种简单的学习策略来训练深层网络，因此无法将培训样本的“隐藏”信息正确地纳入学习过程。此外，对于分割对象至关重要的外观信息仅在网络训练过程后用作后处理。为了解决这两个问题，我们提出了一个新颖的外观引导的细心自进度学习框架，以无视显着对象检测。提出的框架将自定进度的学习（SPL）和外观指导集成到统一的学习框架中。具体而言，对于第一期，我们提出了一个细心的自进度学习（ASPL）范式，该范式以有意义的命令组织培训样本，以逐步挖掘更详细的显着性信息。我们的ASPL促进了我们的框架，能够自动产生软关注权重，以纯粹的自学方式衡量训练样本的学习难度。对于第二期，我们提出了一个外观指南模块（AGM），该模块将每个像素作为显着性边界的概率的局部外观对比，并通过最大化概率找到目标对象的潜在边界。此外，我们通过汇总其他模态数据的外观向量，例如深度图，热图像或光流，将框架进一步扩展到其他多模式SOD任务。关于RGB，RGB-D，RGB-T和视频SOD基准的广泛实验证明，我们的框架可以针对现有的USOD方法实现最新性能，并且与最新的监督SOD方法相当。