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针对显著性检测中特征选择的主观片面性和预测过程中特征权重的难以协调性问题，提出了一种基于全卷积神经网络和多核学习的监督学习算法。首先通过MSRA10K图像数据库训练出的全卷积神经网络（FCNN），预测待处理图像的初步显著性区域；然后在多尺度上选择置信度高的前景、背景超像素块作为多核支持向量机（SVM）分类器的学习样本集，选择并提取八种典型特征代表对应样本训练SVM；接着通过多核SVM分类器预测各超像素显著值；最后融合初步显著图和多核学习显著图，改善FCNN网络输出图的不足，得到最终的显著性目标。该方法在SOD和DUT-OMRON数据库上有更高的AUC值和F-measure值，综合性能均优于对比方法，验证了该方法在显著性检测中准确性的提高，为目标识别、机器视觉等应用提供更可靠的预处理结果。

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目前发现的bug均已修复，但是无法承诺以后一个BUG都不会发现。 技术路线 后端开发语言：PHP （原生架构） 前端开发语言：uniapp（混合开发，非纯原生） socket推送：GateWayWorker（支持分布式部署，高并发，抗压能力强，未采用第三方付费推送服务） 数据库：mysql 开发工具：hbuiderX，phpstorm 目前支持android、ios，pc网页，h5，不提供ios签名、软著申请、上架服务等。 服务器配置 ： 服务器操作系统： Linux Centos 7.x（不支持unbutun） 软件环境： php 5.6 +Apache2.4（或nginx）+MySQL5.6 （推荐使用宝塔） 第三方插件：FFmpeg 除以上配置，未用到任何第三方付费api,无需支付高昂的运营成本 性能参考： 同时在线人数受限于服务器内存，一般24G内存服务器可以支持大概120W并发连接。 用户活跃度受限于服务器cpu处理能力，一台24核服务器可以达到45W每秒的吞吐量

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