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深度学习赋能协同显著性检测：方法、应用与展望.docx

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    深度学习赋能协同显著性检测：方法、应用与展望

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，图像数据呈爆发式增长，如何从海量的图像信息中高效地提取关键内容成为计算机视觉领域的重要课题。深度学习作为人工智能领域的核心技术之一，凭借其强大的特征学习和表达能力，在图像分析领域取得了令人瞩目的成就，为解决各类复杂的图像任务提供了新的思路和方法。

    深度学习通过构建多层神经网络模型，能够自动从大量数据中学习到图像的高层语义特征，避免了传统方法中人工设计特征的局限性和繁琐性。例如，在图像分类任务中，深度学习模型可以准确识别出图像中的物体类别；在目标检测任务中，能够精确定位并识别出感兴趣的目标物体。随着

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