一种基于点监督的显著目标检测方法

提出了一种基于点监督的弱监督显著目标检测方法，设计了一种自适应的掩膜洪水填充算法来生成伪标签，并利用了一个基于变换器的点监督显著性检测模型来生成第1轮的显著图。然而，由于标签的稀疏性，弱监督检测模型往往退化为通用的前景检测模型。为了解决这个问题，进一步提出了一种利用非显著抑制方法修正第1轮中生成的显著图，并利用它们进行第2轮微调。实验结果表明，在ECSSD和PASCAL-S数据集上分别取得了0.035 8和0.064 7的MAE,验证了该方法的有效性。