用于视觉显著性检测的MSRA-1000数据集，包含1000张图像和其对应的ground truth，解决了ground truth和原图像大小不一致的问题，可以直接使用。另一个名字叫ASD数据集

显著目标检测技术的研究，其基础性算法还是比较单一的，这是本人在各为专家的基础之上写的代码，简洁易行，运行顺畅！

GBVS是在itti模型基础上的改进算法，对视觉显著和注意机制的研究人员很有用。 GBVS是在itti模型基础上的改进算法，对视觉显著和注意机制的研究人员很有用。

CA显著性检测算法matlab可运行代码 只需要更改成自己的图片即可

结合视觉显著性和卷积神经网络的提花织物疵点检测方法探讨.docx

BING: 二值范数化梯度实现300帧每秒的对象性估计。程明明的对象性快速检测

在智能输电线路综合监测系统中，基于航拍获得的视频图像进行故障的自动检测，具有安全可靠、不受地域影响、成本低以及高效快捷的优势。输电线路上悬挂的异物不仅影响线路的正常供电，还会危及电力线下的行人与车辆安全，严重时会造成 片区大面积停电。本文提出一种基于视觉显著性分析的输电线路异物检测方法，通过分析直升机巡检过程拍摄到的图片，在事先检测到的输电线路兴趣区域内根据人眼感知特性来计算视觉显著图，然后通过视觉显著度对颜色、形状或空间分布等特性对异物区域实现统一定位。该方法可及时地对输电线路上的异物进行自动识别，从而降低工作强度和提高工作效率。

程明明代码，[7] Cheng M M

我们从频域的角度检查五个最先进方法的显著性图创建中使用的信息内容。五个显著性检测器分别是Itti等，Ma和Zhang等，Harel等，Hou和Zhang等，Achanta等分别称为IT，MZ，GB，SR和AC。 我们把我们提出的方法称为IG。 这些算法的选择是出于以下原因：文献引用（IT的经典方法被广泛引用），近因（GB，SR和AC是最新的）和多样性（IT是生物驱动的，MZ纯粹是计算性的，GB是混合方法，SR估计频域的显著性，和AC输出全分辨率地图）。

我们从频域的角度检查五个最先进方法的显著性图创建中使用的信息内容。五个显著性检测器分别是Itti等，Ma和Zhang等，Harel等，Hou和Zhang等，Achanta等分别称为IT，MZ，GB，SR和AC。 我们把我们提出的方法称为IG。 这些算法的选择是出于以下原因：文献引用（IT的经典方法被广泛引用），近因（GB，SR和AC是最新的）和多样性（IT是生物驱动的，MZ纯粹是计算性的，GB是混合方法，SR估计频域的显著性，和AC输出全分辨率地图）。