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针对已有显著性目标检测在单一先验知识下生成的显著图存在背景抑制不彻底、孤立背景块干扰及前景区域缺失的问题,提出复合先验的显著性目标检测方法。先利用超像素分割算法提取边缘超像素,构建初选背景集,根据边界
机器视觉 图像显著性代码。 saliency object or region detection，机器视觉，图像处理方面关于显著性的论文和详细代码 显著性
采用小波变换的方法进行显著性图像检测，获取图像中的显著区域
程明明显著性探测文章中的代码，他的个人网站上有可以下载，方便大家，在此提供！
收集了最新的图像显著性的外文文章，准备研究使用、
ECSSD数据集原图：ECSSD数据集GT图：LeNet-5模型的Python实现数据链接地址与密码
数学建模的时候自己找的显著性检验的几个有用的例子，感觉可以参考下，分享给大家
本代码是清华大学程明明在2011年CVPR上发表的一篇关于视觉显著性的文章，用C++编写，效果非常好。
针对目标在图像边界上带来的检测误差,提出了边界显著性算法。首先在多尺度下对图像进行超像素分割,计算边界差异,估计其边界显著性。而后对所有超像素进行模式挖掘,得到显著性种子,并与边界显著性相结合。最后通
Graph-basedvideosaliency的matlab代码，按照readme.txt的步骤可以得到显著图
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