# 宽动态显著性目标检测算子

**Repository Path**: enchated/MSSOD

## Basic Information

- **Project Name**: 宽动态显著性目标检测算子
- **Description**: 主页链接：https://gitee.com/rechirdkiller/MSSOD/wikis/pages
- **Primary Language**: Python
- **License**: LGPL-2.1
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 10
- **Created**: 2025-12-04
- **Last Updated**: 2025-12-04

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 显著性分割算法项目

## 项目简介

本项目实现了一个基于深度学习的显著性目标分割算法，能够从自然图像中准确分割出视觉上最显著的目标区域。该算法在数据集上表现出色，具有较高的分割精度。

## 主要特性

1. 高精度分割：采用先进的深度学习架构，实现像素级精确分割
2. 实时处理：优化模型结构，利用轻量化深度学习网络降低推理成本
3. 多场景适配：适用于自然图像、人像、商品等多种场景
4. 易于部署：提供完整的模型文件和推理代码

## 安装说明

### 克隆项目仓库

```bash
git clone https://github.com/your-username/saliency-segmentation.git
cd saliency-segmentation
```

## 项目结构

MSSOD/
├── config/
│   └── config.txt          # 配置文件
├── test.py                 # 推理接口
├── train.py                # 训练脚本
├── data/                   # 数据集
├── network/                # 网络结构
├── util/                   # 工具函数
└── struct_compare.txt      # 网络结构

## 使用说明

1. 在config.txt中配置训练参数，包括数据集路径、模型保存路径等。
2. 在data文件夹下编写数据加载与预处理代码。
3. 运行脚本

```bash
python train.py --config configs/config.txt
```

## 联系方式

邮箱： <zhouzl_2002@163.com>