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全卷积模型在显著性目标检测中的算法优化与应用研究.docx

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    全卷积模型在显著性目标检测中的算法优化与应用研究

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，图像数据的规模呈爆炸式增长，如何从海量的图像信息中快速、准确地提取关键内容，成为计算机视觉领域的核心挑战之一。显著性目标检测（SaliencyObjectDetection）作为该领域的重要研究方向，旨在从图像中精准识别并分割出最能吸引人类注意力的显著目标区域，模拟人类视觉系统对图像中显著性目标的感知过程。其广泛应用于众多领域，为解决实际问题提供了有力支持。

    在图像识别领域，显著性目标检测扮演着至关重要的角色。传统的图像识别方法在处理复杂背景和多目标场景时，往往面临巨大挑战，容易受到背景噪

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