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摘要
为了从光学遥感卫星图像中快速提取船舶目标显著性区域，同时为解决显著性数据集稀缺以及标注困难的问题，文中设计了一种多尺度全卷积神经网络，实现了基于眼动注视数据的船舶目标显著性图的生成，并针对遥感图像舰船检测任务，利用Google Earth采集包含舰船的高分辨率光学遥感图像，再使用TobiiProX3-120台式眼动仪构建舰船目标显著性检测数据集。实际眼动数据生成的真值图经过训练测试后发现，文中所提方法的陆地移动距离系数（EMD）达到0.003，从定性评价和定量评价上看，明显优于深度监督模型（DVA）等显著性检测模型。
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