视觉显著物体检测综述：方法、挑战及未来

摘要

视觉显著物体检测作为计算机视觉领域的关键研究方向，也是学术研究的热点之一。本文系统性地梳理了该领域的研究方法、面临的挑战和未来的发展方向。首先，概述了视觉显著物体检测的发展脉络，以及其在计算机视觉领域的广泛应用；其次，对视觉显著物体检测方法进行了详尽的回顾，涵盖了基于显著性特征以及深度学习框架下的检测方法；再次，深入探讨了基于传统卷积神经网络和全卷积神经网络的显著物体检测方法，以及基于注意力机制的显著物体检测方法，并对视觉显著物体检测领域常用的数据集和评价指标进行了介绍；从次，针对当前视觉显著物体检测面临的挑战，如现有数据集的局限、复杂场景下的检测准确度等，文章进行了总结分析；最后，展望了视觉显著物体检测的未来发展方向。通过本文的综述，旨在为从事视觉显著物体检测的研究者提供全面而深入的参考，以促进该领域的进一步发展。

关键词

显著物体检测 / 计算机视觉 / 深度学习 / 注意力机制