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摘要
摘要
显著目标检测是一项模拟人类视觉注意力机制的计算机视觉任务,旨在自
动识别并分割图像或视频中最具吸引力的目标,广泛应用于场景理解、目标跟
踪、图像增强等领域。然而,传统基于单一RGB模态的显著性检测算法在高
速运动、低光照以及复杂背景、遮挡与深度变化等挑战性场景下表现不佳。为
了缓解这一问题,光流图像、热红外图像和光场图像等多模态数据被引入到显
著性检测任务中,为解决复杂场景中的显著目标检测问题提供了新的研究思路。
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