由于這些優(yōu)越性，基于CNN的顯著性目標(biāo)檢測(cè)方法在幾乎所有現(xiàn)有數(shù)據(jù)集上刷新歷史記錄，成為顯著性目標(biāo)檢測(cè)中的主流方法。. 基于深度學(xué)習(xí)的顯著性目標(biāo)檢測(cè)方法又可以分為兩類，第一類模型使用多層感知機(jī)（MLPs）來(lái)進(jìn)行顯著性目標(biāo)檢測(cè)，第二類模型則使用完全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）來(lái)進(jìn)行顯著性目標(biāo)檢測(cè)。. 在第一類模型中，輸入圖像通常被過(guò)度成單個(gè)或多尺度的小區(qū)域，然后將CNN用于提取圖像中的高級(jí)特征，該高級(jí)特征隨后被反饋回MLP以確定每個(gè)小區(qū)域的顯著性值。. 與完全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法不同的是，第一類模型雖然使用CNN提取高級(jí)特征，但由于MLP的使用，CNN所提取的特征中的空間信息并不能被保留。.

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