突出对象检测：基准

突出对象检测：基准(中文10000字,英文PDF)
摘要:我们广泛地比较，定性和定量地比较了6个具有挑战性的数据集中的40个最先进的模型（28个突出物体检测，10个固定预测，1个目标和1个基准），用于基准突出物体检测和分割方法。从迄今为止的结果来看，我们的评估显示，在过去几年中，在精度和运行时间方面均保持了快速的进展。该基准的最大竞争者显着优于两年前确定为最佳基准的模式。我们发现，专门针对突出物体检测而设计的模型通常比密切相关的领域更好，而反之则提供了一个精确的定义，并建议对这个问题进行适当的处理，将其与其他问题区分开来。特别地，我们分析了中心偏差和场景复杂度对模型性能的影响，其中与最先进模型的硬实例一起为构建更具挑战性的大规模数据集和更好的显着性模型提供了有用的提示。最后，我们提出了解决诸如评估分数和数据集偏差等几个开放问题的可能解决方案，这也提示了快速增长的突出物体检测领域的未来研究方向。
关键词：显着的对象检测；显着性；显性显着性；视觉注意；感兴趣的领域；客观性；分割；趣味性；重要性；眼睛运动