用于显著性目标检测基准测试的高光谱图像数据集

许多工作已使用监督或无监督方法在彩色图像上完成显著性目标检测。近来，少数研究证明利用自然场景高光谱图像可见光谱中的光谱特征也可实现高效的显著性目标检测。然而，这些高光谱显著性目标检测模型是用从各类在线公共数据集中选取的极少数据测试的，这些数据并非专为目标检测目的创建。因此，在此我们旨在通过发布一个高光谱显著性目标检测数据集来为该领域做出贡献，其包含 60 幅高光谱图像及其相应的真值二值图像和代表性渲染彩色图像（sRGB）。我们在数据收集时考虑了若干方面，如目标尺寸变化、目标数量、前景-背景对比度、目标在图像上的位置等。随后，我们为每幅高光谱数据准备了真值二值图像，其中显著性目标在图像上被标注。最后，我们使用曲线下面积（AUC）度量对文献中一些现有高光谱显著性检测模型进行了性能评估。