逐步回归分析是多元线性回归分析中的一种方法,在体育研究中发挥着重要作用。文章介绍了逐步回归分析的计算步骤,应用逐步回归分析方法对体育教学中跨半程栏成绩影响因素模型进行实证分析,借助Matlab软件编写程序实现计算步骤,并通过模型检验说明回归方程是显著的,为科学地训练和专业比赛指导提供理论和实践依据。

2020年CVPR，2021CVPR，2019ICCV，2020ECCV

深度学习、AI构图、智能裁图、显著性检测

MSRA1000图像显著性标记数据集，有原图像和标记图像。

运行“Saliency_Absorb_MC.m”。 ================================================== ======================  Saliency_Absorb_MC.m：主要功能  SLIC.mex：SLIC算法的mex文件  find_connect_superpixel_DoubleIn_Opposite.m：获取超像素的邻居关系  Find_Edge_Superpixels.m：获取边缘超像素的指示  normalize.m：将输入向量的范围标准化为[0，1]

显著性目标检测数据集-附件资源

本文档中包含一个主文件和八个函数文件，经对多个图片进行实验处理，均可行

基于视觉显著性和稀疏表示的钢板表面缺陷图像检测方法研究_周诗洋.caj

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。

显著性检测 FT算法 可运行代码 matlab代码 代码简单