摘要
图像显著性目标检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来受到越来越多的关注。
其目标在于模拟人类视觉系统快速准确地提取图像中最吸引人注意力的区域或目标。
本文首先介绍了图像显著性目标检测的相关概念，包括其定义、应用以及与其他相关技术的联系。
其次，本文梳理了图像显著性目标检测的研究历史，从传统方法到深度学习方法，详细介绍了不同方法的原理、优缺点以及适用场景。
特别地，本文重点概述了基于深度学习的图像显著性目标检测方法，包括基于卷积神经网络、循环神经网络以及生成对抗网络的方法，并分析了这些方法的优势和不足。
此外，本文还讨论了图像显著性目标检测的评价指标和数据集，并对未来发展趋势进行了展望。
关键词：图像显著性目标检测；深度学习；卷积神经网络；显著性模型；视觉注意力
随着数字图像数据量的爆炸式增长，如何快速有效地从海量图像中提取有用信息成为计算机视觉领域亟待解决的关键问题。
人类视觉系统拥有一种非凡的能力，即能够快速准确地从复杂的场景中提取最感兴趣的目标或区域，这一过程被称为视觉显著性。
受此启发，图像显著性目标检测应运而生，其目标在于模拟人类视觉系统，自动检测图像中最吸引人注意力的区域或目标。
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