基于CNN的显著性目标检测方法有哪些？

由于这些优越性，基于CNN的显著性目标检测方法在几乎所有现有数据集上刷新历史记录，成为显著性目标检测中的主流方法。. 基于深度学习的显著性目标检测方法又可以分为两类，第一类模型使用多层感知机（MLPs）来进行显著性目标检测，第二类模型则使用完全卷积神经网络（FCN）来进行显著性目标检测。. 在第一类模型中，输入图像通常被过度成单个或多尺度的小区域，然后将CNN用于提取图像中的高级特征，该高级特征随后被反馈回MLP以确定每个小区域的显着性值。. 与完全卷积神经网络方法不同的是，第一类模型虽然使用CNN提取高级特征，但由于MLP的使用，CNN所提取的特征中的空间信息并不能被保留。.

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