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对区域的边界和物体边缘像素使用聚焦操作来计算区域显著特征，采用全局颜色显著性计算全局显著特征，基于卷积神经网络(CNN)融合区域显著特征和全局显著特征，获得最终的显著图，同时采用循环结构网络，多次参考周围环境信息，剔除噪声特点。在MSRA图像库和ECSSD图像库中测试所提算法，其平均精度和平均召回的调和平均值、平均误差均优于当前流行算法。

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20210506-天风证券-证券行业2020年上市券商年报综述：大资管+大财富快速发展，头部效应显著.pdf

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运行demo.m以了解如何使用 Saliency Optimization [1]以及Saliency Filter [2]，Geodesic Saliency [3] Manifold Ranking [4]。 [1] Wangjiang Zhu, Shuang Liang, Yichen Wei, and Jian Sun. Saliency Optimization from Robust Background Detection. In CVPR, 2014. [2] F. Perazzi, P. Krahenbuhl, Y. Pritch, and A. Hornung. Saliency filters: Contrast based filtering for salient region detection. % In CVPR, 2012. [3] Y.Wei, F.Wen,W. Zhu, and J. Sun. Geodesic saliency using background priors. In ECCV, 2012. [4] C. Yang, L. Zhang, H. Lu, X. Ruan, and M.-H. Yang. Saliency detection via graph-based manifold ranking. In CVPR, 2013.

特色原料药

20210425-申万宏源-建筑行业周报：21Q1专业工程公募持仓显著改善.pdf

目前来说，显著性检测用MSRA1000基本足够，用于检测单目标算法的准确率和召回率，之后有扩充的MSRA10K，该数据集已公开。