大连理工 IIAU Lab 提出 SSLSOD：自监督预训练的 RGB-D 显著性目标检测模型。该文在显著性目标检测任务（SOD）中，首次引入自监督预训练。凭借提出的有效的前置任务（pretext task），在仅使用少量无标签的RGB-D数据进行预训练的情况下，该模型仍能够具有竞争力的表现。

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2101.12482.pdf

网络架构如上图。本文的自监督预训练和下游任务均采用的同一个网络框架。因此，能够在预训练结束后，可以无缝地加载预训练权重，更容易训练。

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