基于深度学习的图像显著性目标检测研究综述

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摘  要：随着近年来深度学习技术的发展，图像显著性目标检测的研究重点偏向于利用深度学习方法解决问题。为了全面且深入地探究图像显著性目标检测领域，基于深度学习框架，回顾近五年出现的20余种深度学习方法，归纳出四类深度学习策略，并且对比了它们在4 个显著性数据集上的评价结果。结果显示，各类策略在不同数据集上的F度量值为0.800—0.950，综合利用多种策略的方法可以取得更优的预测指标，但仍然存在复杂场景干扰下检测有误的问题。（剩余10119字）

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