基于python的显著性目标检测和视频目标分割测评工具箱

A Python-based salient object detection and video object segmentation evaluation toolbox.

重要提示，最近基于Fan的matlab代码，实现了一份更加快速和准确的指标代码https://github.com/lartpang/PySODMetrics，已经整合到该代码中。

特性

• 提供11项显著性目标检测指标的评估
  • F-measure-Threshold Curve
  • Precision-Recall Curve
  • MAE
  • weighted F-measure
  • S-measure
  • max/mean/adaptive F-measure
  • max/mean/adaptive E-measure
• 测试代码高度优化
  • 纯python实现，基于numpy和各种小trick计算各项指标，速度有保障
  • 导出特定模型的结果到xlsx文件中（2021年01月04日重新提供支持）
  • 导出测试结果到txt文件中
  • 评估所有指定的方法，根据评估结果绘制PR曲线和F-measure曲线
• 针对DAVIS 2016无监督视频目标分割任务，提供"J(M)", "J(O)", "J(D)", "F(M)", "F(O)", "F(D)"等指标的评估（代码借鉴自davis官方的代码，建议使用前验证下）
  • 导出对指定的模型预测结果的评估结果
  • 表格化展示不同视频上模型预测的性能

使用方法

General/Co - RGB/RGBD - SOD

可见各自文件中的配置项。

DAVIS 2016无监督视频目标分割任务

1. python eval_unvos_method.py --help
2. 配置相关项后执行代码

最后

由于本工具箱是用来评估指标，所以计算过程的正确性十分重要，但是编写能力有限，可能存在一些小问题，希望大家可以及时指出。

评估代码来自本人的另一个项目：https://github.com/lartpang/PySODMetrics，欢迎捉BUG！

编程参考

• Python_Openpyxl: https://www.cnblogs.com/programmer-tlh/p/10461353.html
• Python之re模块: https://www.cnblogs.com/shenjianping/p/11647473.html

相关文献

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    pages={1597--1604},
    year={2009}
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@inproceedings{MAE,
    title={Saliency filters: Contrast based filtering for salient region detection},
    author={Perazzi, Federico and Kr{\"a}henb{\"u}hl, Philipp and Pritch, Yael and Hornung, Alexander},
    booktitle=CVPR,
    pages={733--740},
    year={2012}
}

@inproceedings{Smeasure,
    title={Structure-measure: A new way to eval foreground maps},
    author={Fan, Deng-Ping and Cheng, Ming-Ming and Liu, Yun and Li, Tao and Borji, Ali},
    booktitle=ICCV,
    pages={4548--4557},
    year={2017}
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@inproceedings{Emeasure,
    title="Enhanced-alignment Measure for Binary Foreground Map Evaluation",
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    year={2018}
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@inproceedings{wFmeasure,
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  author={Margolin, Ran and Zelnik-Manor, Lihi and Tal, Ayellet},
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