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隨著深度學習的不斷發展，基于深度學習的顯著性目標檢測已經成為計算機視覺領堿的一個研究熱點。首先對現有的基于深度學習的顯著性目標檢測算法分別從邊界/語義増強、全局/局部結合和輔助網絡個角度進行了分類介紹并給出了顯著性圖，同時對三種類型方法進行了定性分析比較;然后簡單介紹了基于深度學習的顯著性目標檢測常用的欻據集和評估準則;接著對所提基于深度學習的昰著性目標檢測方法在多個數據集上進行了性能比較，包括定量比較、P-R曲線和視覺比較;最后指岀現有基于深度學習的顯著性目標檢測方法在復雜背景、小目標、實時性檢測等方面的不足，并對基于深度學習的顯著性目標檢測的未來發展方向，如復雜背景、實時、小目標、弱監督等顯著性目標檢測進行了探討。
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