DUT-OMRON数据集下的显著性目标检测.zip

简介：
该资料提供了一个专为显著性目标检测设计的数据集DUT-OMRON，包含丰富的图像及标注信息，适用于研究和开发相关算法。 显著性目标检测（SOD）是计算机视觉领域中的一个重要任务，目的是从图像中准确地定位并提取出显著性的对象区域。这些数据集通常包含大量经过标注的图片，每个显著的目标都被标记为独立的一个区域，以便训练和评估不同的模型。 在所有用于这一领域的数据集中，DUTS-TR（训练集）尤为突出，它包含了10553张图像，并且是目前使用最广泛、规模最大的公开数据集之一。这个数据集包括了多种重要的场景图片类型，为研究提供了丰富的素材。 除了上述的训练集合之外，还有六个常用的测试集合：DUT-OMRON（包含5168张图）、 DUTS-TE（有5019幅图像）、 HKU-IS（4447个样本）、 ECSSD（包括1000张图片）、 PASCAL-S（含850个实例）和SOD数据集（300张）。这些测试集合可以帮助研究人员训练并评估各种显著性目标检测算法，进而改善该领域的技术性能。