CVPR2019

1. Pyramid Feature Attention Network for Saliency detection

• 原文链接：openaccess
• 翻译：
• 题目：基于金字塔特征注意网络的显著性检测方法
• 作者：
• 发表：CVPR2019
• 源码：github(tensorflow-official)、github(pytorch)
• 方向：
• 方法概要
  • CPFE使用空洞卷积扩大感受野
  • CA：channel-wise attention，融合不同尺度不同感受野的特征
  • SA：Spacial attention， 空间显著性，1*k和K*1两个卷积层，然后相加
• 网络结构：

2. Co-saliency Detection via Mask-guided Fully Convolutional Networks with Multi-scale Label Smoothing

• 原文链接：
• 翻译：
• 题目：
• 作者：
• 发表：CVPR2019
• 方向：联合显著性
• 方法概要：

3. Multi-source weak supervision for saliency detection

• 原文链接：
• 翻译：
• 题目：
• 作者：
• 发表：CVPR2019
• 方向：
• 方法概要：

4. Understanding and Visualizing Deep Visual Saliency Models

• 原文链接：
• 翻译：深层视觉显著性模型的理解与可视化
• 题目：
• 作者：
• 发表：CVPR2019
• 方向：
• 方法概要：

5. DeepCO3 : Deep Instance Co-segmentation by Co-peak Search and Co-saliency Detection

• 原文链接：
• 翻译：
• 题目：
• 作者：
• 发表：CVPR2019
• 方向：实例分割
• 方法概要：

6. Salient Object Detection with Pyramid Attention and Salient Edges

• 原文链接：
• 翻译：
• 题目：
• 作者：
• 发表：CVPR2019
• 方向：
• 方法概要：

7. Attentive Feedback Network for Boundary-Aware Salient Object Detection

• 原文链接：
• 翻译：
• 题目：
• 作者：
• 发表：CVPR2019
• 方向：
• 方法概要：

8. Cascaded Partial Decoder for Fast and Accurate Salient Object Detection

• 原文链接：openaccess
• 翻译：
• 题目：基于级联部分译码器的快速准确显著性目标检测
• 作者：Zhe Wu
• 发表：CVPR2019
• 源码：github
• 方向：
• 方法概要：提出了一种新的特征融合方式
  • 基于VGG16
  • 解码器基于RFB
  • 只保留后三个block的feature
  • 两个分支，上面是attention分支，获取Si，下面是detection分支，获取Sd
  • Sh是由解码后的后三层特征图
• 网络结构：
• 

9. A Simple Pooling-Based Design for Real-Time Salient Object Detection

• 原文链接：
• 翻译：
• 题目：
• 作者：
• 发表：CVPR2019
• 方向：
• 方法概要：

10. Contrast Prior and Fluid Pyramid Integration for RGBD Salient Object Detection

• 原文链接：
• 翻译：
• 题目：
• 作者：
• 发表：CVPR2019
• 方向：
• 方法概要：

11. An Iterative and Cooperative Top-down and Bottom-up Inference Network for Salient Object Detection

• 原文链接：
• 翻译：
• 题目：
• 作者：
• 发表：CVPR2019
• 方向：
• 方法概要：

12. CapSal: Leveraging Captioning to Boost Semantics for Salient Object Detection

• 原文链接：
• 翻译：
• 题目：
• 作者：
• 发表：CVPR2019
• 方向：
• 方法概要：

13. S4Net: Single Stage Salient-Instance Segmentation

• 原文链接：
• 翻译：
• 题目：
• 作者：
• 发表：CVPR2019
• 方向：
• 方法概要：

14. A Mutual Learning Method for Salient Object Detection with intertwined Multi-Supervision

• 原文链接：
• 翻译：
• 题目：
• 作者：
• 发表：CVPR2019
• 方向：
• 方法概要：

15. Shifting More Attention to Video Salient Object Detection

• 原文链接：
• 翻译：
• 题目：
• 作者：
• 发表：CVPR2019
• 方向：
• 方法概要：

16. BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection

• 原文链接：
• 翻译：
• 题目：
• 作者：
• 发表：CVPR2019
• 方向：
• 方法概要：