知网查重怎么查？新手帮助CNKI知网查重检测系统入口：国知网论文查重系统后该系统首先会对论文的格式进行自动识别，根据格式自动识别进行论文查重范围的规定
发布时间：2022-05-25 02:00:06 文章作者：知网小编 文章来源：本站首发
侯晓迪同学在2007年发表的一篇CVPR的论文，用很简单的方法检测了显著性区域，那之后显著性检测主要以区域检测为主：Saliency detection: A spectral residual approach （CVPR 2007），虽然之后有人诟病这篇论文有不足之处，但该想法简单，推动了显著性研究的普及。 侯同学靠这一篇文章再加上投稿期间的趣事，就封神了。 3. 其他经典的显著性检测方法
总的来说，传统方法使用大量的显著性先验信息进行图像显著性检测，主要依赖于手工制作的特征（hand-crafted features），而这些特征（1）可能无法描述复杂的图像场景和对象结构（2）无法适应新的场景与对象，泛化能力差，因此导致基于传统方法的显著性检测陷入瓶颈。 虽然手制特征允许传统显著性目标检测方法实时进行检测，但这些方法的缺点限制了它们在复杂场景下进行显著性目标检测的能力。
尽管现有的显著性目标检测模型检测性能不错，但是在显著性物体的边缘的检测上仍然不够准确，尤其是在前景和背景对比度低，背景复杂等等情况下。 基于此，众多研究者提出了自己的边缘强化方案，这些方案大致可以划分为两种：（1）通过引入外部知识库（即新的边缘数据集）的方法来强化模型在显著性目标边缘上的检测；（2）通过设计边缘敏感损失函数，来使模型更关注在边缘上的像素点的预测。
2. 显著区域的检测 侯晓迪同学在2007年发表的一篇CVPR的论文，用很简单的方法检测了显著性区域，那之后显著性检测主要以区域检测为主：Saliency detection: A spectral residual approach （CVPR 2007），虽然之后有人诟病这篇论文有不足之处，但该想法简单，推动了显著性研究的普及。 侯同学靠这一篇文章再加上投稿期间的趣事，就封神了。
