Code

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Source code

We open-source all papers by default, except for a few of them supported by commercial companies with NDA (non-disclosure agreement). Thus, we stop updating the following list. Please go to the publication page for the source code.

  1. C++:  Salient Object Detection: A Discriminative Regional Feature Integration Approach, IJCV, 2017. [project] [bib]
  2. C++: HFS: Hierarchical Feature Selection for Efficient Image Segmentation. ECCV, 2016. [project][bib]
  3. C++ & Matlab: Salient Object Detection: A Benchmark, IEEE TIP, 2015. [project]
  4. C++ & CUDA: Struck: Structured output tracking with kernels, IEEE TPAMI, 2016. [pdf]
  5. C++ & CUDA: SemanticPaint: Interactive 3D Labeling and Learning at your Fingertips, ACM TOG 2015. [project]
  6. C++: DenseCut: Densely Connected CRFs for Realtime GrabCut, CGF 2015. [project] (I didn’t get enough time to reorganize the code. This is an initial version code without careful comments and organization.)
  7. C++ & CUDA: A Framework for the Volumetric Integration of Depth Images, arxiv eprint, 2014. [project]
  8. C++: ‘BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps’, IEEE CVPR 2014. [project] [bib][readme]
  9. C++: Efficient Salient Region Detection with Soft Image Abstraction”, IEEE ICCV 2013. [project] [bib]
  10. C++(speech recognition part): “ImageSpirit: Verbal Guided Image Parsing”, ACM TOG, 2014, [bib] [project]。 Full code from Github.
  11. C++: “Global Contrast based Salient Region Detection”, IEEE TPAMI 2015. [project] [FAQs] [bib]
  12. C++: “Curve Structure Extraction for Cartoon Images” [Pdf] [bib]
  13. Executable 和 C++: “A Shape-Preserving Approach to Image Resizing”. CGF 2009. [project] [bib]
  14. Commercial version (神笔小Q, powered by QQ实验室) for our paper “Sketch2Photo: Internet Image Montage“, ACM TOG, 2009. [bib]
  15. Matlab: “Connectedness of Random Walk Segmentation”, IEEE TPAMI 2009. [bib]

License

The code is released under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International Public License for NonCommercial use only. Any commercial use should get formal permission first.

Data

  • COD10K (Baidu w3up| Google ) (2.25G): Camouflaged Object Detection, CVPR, 2020.
  • SIP1K (Baidu pan fetch code: 46w8 | Google drive )]: Rethinking RGB-D Salient Object Detection: Models, Data Sets, and Large-Scale Benchmarks, TNNLS, 2020. (Human-centered RGB-D salient object detection)
  • DAVSOD (Baidu  [fetch code: ivzo]| Google)]: Shifting More Attention to Video Salient Object Detection, CVPR, 2019. (Video Salient Object Detection)
  • SOC6K (TestSet GT) [Object-level]|[Instance-level]
  • SOC6K ([730.2MB] Baidu | Google): Salient Objects in Clutter: Bringing Salient Object Detection to the Foreground,  ECCV, 2018. (First one largest instance-level salient object detection dataset with high-quality rich annotations, e.g., object level, instance level, and image-level annotations. ) [project page][bib].
  • aNYU: attributes augmented NYU dataset published with our CVPR 2014 paper “Dense Semantic Image Segmentation with Objects and Attributes” (Please follow the instructions on the project page for getting unzip password).
  • THUR15K (787MB): Salient object region labeling (annotated at pixel accuracy if exist such a salient object) for 15000 non-selected internet images, divided into five groups according to the keywords used to download them. Please cite our paper [BIB] if you use it. We also provide a Matlab file of Fig. 7(b) for easier comparison.
  • MSRA10K: Pixel accurate salient object labeling for 10000 images from the MSRA dataset.
  • PASCAL VOC annotations: Unfortunately, the XML format used in one of the most widely used benchmark datasets (PASCAL VOC) does not compatible with OpenCV. Here is a YML version of PASCAL VOC annotations (VOC 2007), which could be read by OpenCV directly.

Patents

International patents: (Espacenet)

  1. Method and Apparatus for Detecting Salient Object in Image, Qibin Hou, Mingming Cheng, Wei Bai, Xunyi Zhou, US20200143194
  2. Image processing method and image processing device, Shi-Min Hu, Ming-Ming Cheng, Guo-Xin Zhang, Niloy J. Mitra, Xiang Ruan, US20120288189, EP2523165, CN102779338A, JP2012243313A
  3. Method for calculating image visual saliency based on color histogram and overall contrast, Shi-Min Hu, Ming-Ming Cheng, Guo-Xin Zhang, WO 2012122682, PCT/CN2011/000690
  4. Method for detecting similar units based on outline belt graph, Shi-Min Hu, Ming-Ming Cheng, Fang-Lue Zhang, WO 2011131029, CN 101833668

Chinese patents (企知道, 中国专利公告):

  1. 程明明,姜鹏涛,张长彬,侯淇彬,曹洋,基于在线注意力累积的挖掘目标物体区域的方法,申请号:201910715341.X,申请日:2019-08-05。
  2. 杨巨峰,夏爽,冀晓东,陈松,程明明,一种基于多序列MRI的多发性骨髓瘤病灶的分割系统,申请号:201910582883.4,申请日:2019-07-01。
  3. 杨巨峰,梁杰,程明明,一种基于正交元空间的多模态图像增强方法,申请号:201910571058.4,申请日:2019-06-28。
  4. 范登平;程明明;张钊,一种基于深度图过滤器的显著性物体检测方法,申请号:201910524475.3,申请日:2019-06-18。
  5. 程明明,杨巨峰,伍小平,展翅,一种基于注意力机制和多层次卷积特征的植物病虫害识别方法,申请号:201910404278.8,申请日:2019-05-16。
  6. 杨巨峰,程明明,孙晓晓,陈丽怡,一种基于对抗神经网络和海量噪声数据的图片分类方法,申请号:201910358002.0,申请日:2019-04-30。
  7. 程明明,范登平,林铮,吴文海,一种基于注意力转移机制的视频显著性物体检测方法,申请号:201910347420.X,申请日:2019-04-28。
  8. 程明明,刘云,吴宇寰,基于多路割的弱监督实例分割方法,申请号:201910347532.5,申请日:2019-04-28。
  9. 杨巨峰,程明明,陈丽怡,折栋宇,孙晓晓,一种基于上下文信息的艺术画风格分类方法,申请号:201910311265.6,申请日:2019-04-18。
  10. 程明明,高尚华,赵凯,可集成到神经网络架构中的图像多尺度信息提取方法及应用,申请号:201910242489.6,申请日:2019-03-28。
  11. 程明明,赵凯,一种基于互斥正则化技术的人脸识别方法,申请号:201910235306.8,申请日:2019-03-27。
  12. 程明明,陈林卓,李炫毅,基于空间注意力机制的点云特征提取方法,申请号:201910235177.2,申请日:2019-03-27。
  13. 程明明,刘云,基于多层次上下文信息融合的显著性物体检测方法,申请号:201811547592.3,申请日:2018-12-18。
  14. 杨巨峰,程明明,折栋宇,王恺,一种基于深度度量学习的图像情感分类与检索算法,申请号:201810173303.1, 申请日:2018-03-02。
  15. 刘姜江,程明明,侯淇彬,范登平,谭永强,一种基于深度网络的多类型任务通用的检测方法,申申请号:201810173285.7,申请日:2018-03-02。
  16. 杨巨峰,程明明,梁杰,王恺,基于三元组的自动估计类数的子空间聚类方法,申请号:201810170826.0,申请日:2018-03-01。
  17. 杨巨峰,程明明,孙延,梁杰,王恺,一种基于多视角多特征的图像印象性预测方法,申请号:201810171247.8,申请日:2018-03-01。
  18. 范登平,程明明,曹洋,吴宇寰,任博,一种基于二进制的前景图相似度评测方法,申请号:201810171102.8 申请日:2018-03-01。
  19. 杨巨峰,程明明,孙晓晓,王恺,一种基于迭代采样和一对多标签修正的Web图像训练卷积神经网络方法,申请号:201810171017.1,申请日:2018-03-01。
  20. 侯淇彬,程明明,白蔚,周迅溢,图像显著性物体检测方法和装置,申请号:201710488970.4,申请日:2017年6月26日。
  21. 程明明,刘笑畅,白蔚,苗磊,一种图片处理方法及设备,申请号:201710602208.4,申请日期:2017年7月24日。
  22. 程明明,刘云,侯淇彬,白蔚,图像分割方法及装置,申请号:201610850223.6,申请日:2016年9月28日。
  23. 胡事民,张方略,程明明,基于成组物体混合的图像合成方法,申请号:201110262737.7 申请日:2011-09-06。
  24. 胡事民,程明明,张国鑫,基于色彩直方图和全局对比度的图像视觉显著性计算方法,申请号:201110062520.1, 授权日:2012年7月25日。
  25. 胡事民,程明明,张方略,一种基于轮廓带图的相似单元检测方法,申请号:201010159931.8, 授权日: 2011年12月28日。
  26. 胡事民,程明明,张方略,基于几何信息的相似图元隐藏部分自动补全方法,申请号:201010158440.1,授权日: 2012年9月5日。
  27. 胡事民,程明明,张国鑫,一种基于共形能量的内容敏感图像缩放方法,申请号:200910092756.2,授权日2011年12月28日。
  28. 胡事民,陈韬,程明明,张松海,基于图像库的图像合成质量自动评测方法,申请号:200910086937.4,受权日2011年9月14日。
  29. 胡事民,陈韬,程明明,张松海,基于混合梯度场和混合边界条件的图像合成方法和装置,申请号:200910084769.5,授权日2011年5月11日。
  30. 胡事民,程明明,陈韬,张松海,一种基于草图的网络图元自动提取方法和系统,申请号:200910081069,授权日2010年9月1日。
  31. 胡事民,张一飞,程明明,视频像素可伸缩性的计算方法,申请号:200810114466.9,授权日:2009年12月9日。
  32. 胡事民,程明明,陈韬,张松海,基于卡通片的高质量线结构提取方法,申请号:200810106664,授权日2009年9月25日。
  33. 程明明,张少甫,李文博,周瑞,仇玲,一种节能的路灯亮度随需动态调节系统及控制方法,申请号:200810018101,授权日:2012年4月25日。

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damnorz

for study

hengliangz

你好,最近在学习你的关于显著性的文章代码 “Global Contrast based Salient Region Detection“,但是提供的代码里缺少文件D:\\EvaluateShow.m,能否提供一下,或者发到我的邮箱里面hengliang_zhu@163.com,非常感谢!

hengliangz

已经可以运行了,非常感谢!

Chun-chun

你好,你是下载代码压缩包的吗?怎么找不到?

Jun Cao

你好!我现在在Arizona State University在职读博,方向是AI和Computer Vision, 在写一篇物体识别方面的文章需要引用你的BING的算法。我下载了BingObjectnessCVPR14.zip,也填了相关form,但是一直没有收到密码,能不能免费你将密码寄到我邮箱?另外,请问有没有matlab的版本?谢谢!

Mingkui Tan

I am now doing some object detection tasks for fun and I may use your codes,

Mingkui Tan

I just suddenly find your BING paper, and it looks really good. Though I am doing some machine learning works, your job motivates me a lot! Congratulations!

Patrick

您好,我运行了您的BING工程,编译无误,运行时发现有问题 “Invalid Class name”
调试后发现问题出在DataSetVOC.cpp中第15行的:
trainSet = CmFile::loadStrList(wkDir + “ImageSets/Main/Train.txt”);
testSet = CmFile::loadStrList(wkDir + “ImageSets/Main/Test.txt”);
classNames = CmFile::loadStrList(wkDir + “ImageSets/Main/class.txt”);
合并之后的VOC2007数据包ImageSets/Main/中没有这三个文档,”Train.txt,Text.txt, class.txt”
只有两个”train.txt”和”test.txt” (估计改下大小写就行了)
但是class.txt去哪里获取还是自己新建?
(在VOC2007的两个zip压缩包的对应位置都没有,您的代码工程中子目录的VOC007对应位置也没有)
只有我遇到这个问题了吗?

Teddy

敢问大神,Efficient Salient Region Detection with Soft Image Abstraction的c++代码中的apclusterwin.dll是怎么得到的?

Teddy

如果要聚类,根据网站上的提示可以上传zip文件,我想知道这个zip文件中是不是我要进行显著性检测的图像,还是网站主页上所说的“训练的对象是点”,这些点是怎样得到的呢?希望大神指点,谢谢!

HaoXiang Zang

您好,请问一下,32位的电脑有没有办法运行您的代码呢?(环境什么的已经配置好了

HaoXiang Zang

啊,实在感谢!看到解决方法了,准备按这个再调试一下试试。

Zhong Zhang

could you give the password?thx ~

ter

想要Global contrast based salient region detection的解压密码,注册好多次邮箱都没有收到密码。可以发一个吗?谢谢了。

ter

。。。
二了。
我还想要Matlab版的。有吗?

liuqian

明明哥,还有一个问题,就是这个方法对目标的局部遮挡有鲁棒性吗?又没有测试过,期待回复

liuqian

明明哥,illustrate True Positives画出来的是测试集中人工标注好的框吧?我想用训练好的模型来检测测试集的目标物,该怎么办哪?新手,求指导

WangLiJun

大神啊,那个BING的代码一定需要测试集事先的标注信息才能检测出测试图像中的对象以及个数吗?如果测试图像事先需要把对象位置和类别标注好,那还有什么意义呢?

YangLi

BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps对这个方法很感兴趣,求代码的密码!

俊

你好,请问在《Efficient Salient Region Detection with Soft Image Abstraction》论文的Experiments中,Precision-Recall曲线是怎么画的呢,还有其他的比较算法,请问有没有打包好的代码呢?因为刚接触saliency 不久,还请多多指教,非常感谢!

feisun

你好,按照网上红色标记的提交后,在解压时还是需要密码。

TanShen

你好,请问我在64bit机器(VS2012 + opencv2.46 + core i3 + 4G内存)上运行BING代码,到loadBBoxes()会发生了缓冲区溢出怎么处理?是因为机器内存不够吗?谢谢了。

hongwen luo

你好,我根据你的程序2011自己重新建了个工程,可以跑通,但是就是在传参数的时候读不进去图片,请问是什么原因呢?还有你可以把你的那个程序分割的代码也给我吗?

hongwen luo

好的,谢谢了

WangLiJun

楼主,那个BING的代码是不是不能在32位win7上跑啊,调试到后面一些步骤时出现内存问题。

Teng Song

study BING with source code