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SOTA
Salient Object Detection 1
Salient Object Detection On Hku Is 1
Salient Object Detection On Hku Is 1
Métriques
MAE
Résultats
Résultats de performance de divers modèles sur ce benchmark
Columns
Nom du modèle
MAE
Paper Title
Repository
U2Net
0.031
U$^2$-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection
LDF
0.027
Label Decoupling Framework for Salient Object Detection
SelfReformer
0.024
SelfReformer: Self-Refined Network with Transformer for Salient Object Detection
EVPv1
0.024
Explicit Visual Prompting for Low-Level Structure Segmentations
SAM2-UNet
0.019
SAM2-UNet: Segment Anything 2 Makes Strong Encoder for Natural and Medical Image Segmentation
SelfReformer-Swin
0.023
SelfReformer: Self-Refined Network with Transformer for Salient Object Detection
F3Net
0.028
F3Net: Fusion, Feedback and Focus for Salient Object Detection
RCSB
0.027
Recursive Contour Saliency Blending Network for Accurate Salient Object Detection
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