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摘要
受人类的视觉注意力机制启发,显著性目标检测任务旨在定位给定场景中最吸引人注意的目标或区域.近年来,随着深度相机的发展和普及,深度图像已经被成功应用于各类计算机视觉任务,这也为显著性目标检测技术提供了新思路.通过引入深度图像,不仅能使计算机更加全面地模拟人类视觉系统,而且深度图像所提供的结构、位置等补充信息也可以为低对比度、复杂背景等困难场景的检测提供新的解决方案.鉴于深度学习时代下RGB-D显著目标检测任务发展迅速,旨在从该任务关键问题的解决方案出发,对现有相关研究成果进行归纳、总结和梳理,并在常用RGB-DSOD数据集上进行不同方法的定量分析和定性比较.最后,对该领域面临的挑战及未来的发展趋势进行总结与展望.
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