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图像显著性区域检测模型研究及其应用的任务书
任务书
任务名称：图像显著性区域检测模型研究及其应用
任务描述：
图像显著性区域检测是计算机视觉领域中一个重要的问题。它旨在确定一张图像中最吸引人的区域，这一区域可能包含物体、人或其它的显著特征。目前已经有许多算法被提出用于图像显著性区域检测，这些算法大致可以分为两类：基于全局和基于局部。在全局算法中，整个图像被考虑为一个整体，算法通过计算每个像素的显著度，来判断图像中的显著性区域。而在局部算法中，图像被划分为多个区域，在每个区域内计算显著度得分，最后根据这些得分判断图像中的显著性区域。
本次任务需要研究图像显著性区域检测的方法，并实现一个基于深度学习的图像显著性区域检测模型。具体任务包括以下几个方面：
1.综述图像显著性区域检测的研究现状，包括基于全局和基于局部的算法、深度学习算法等，并分析各算法的优缺点，为模型的设计提供理论基础。
2.设计一个基于深度学习的图像显著性区域检测模型。模型需要具备以下特点：
（1）能够处理任意大小的图像，输出每个像素的显著度得分；
（2）使用预训练的模型作为特征提取器，并在此基础上设计网络结构；
（3）引入上下文信息，使得模型对于图像局部特征和全局特征都有一定的考虑。
3.实现模型并进行实验验证。使用一个大规模的数据集进行模型训练，使用另外的数据集进行模型评估，并与已有的算法进行比较，验证模型效果。
4.利用模型实现图像处理应用。使用模型获取图像的显著性区域，并进行图像裁剪、特征提取等操作，为其他应用提供支持。
任务要求：
1.要求了解计算机视觉、深度学习与相关领域背景知识。
2.要求掌握深度学习框架TensorFlow或PyTorch的使用方法。
3.要求掌握Python编程语言，能够熟练使用OpenCV等图像处理库。
4.要求了解图像显著性区域检测的研究现状和发展方向。
5.要求按照设置的计划和时间节点完成任务。
6.要求按照论文写作规范完成论文撰写，并在规定时间内提交完整的论文。
任务时间：
任务时间为3个月，根据任务计划，完成各项任务，并按时提交相关文档和代码。
参考文献：
1.Borji,A.,&Itti,L.(2013).State-of-the-artinvisualattentionmodeling.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,35(1),185-207.
2.Hou,X.,Zhang,L.,&Peng,Y.(2017).DeepLearningforImageSaliencyDetection:AReview.NeuralComputation,29(3),722-737.
3.Li,X.,Wang,Y.,&Jin,H.(2016).Superpixel-BasedSaliencyDetectionforRemoteSensingImagesUsingDeepConvolutionalNeuralNetworks.RemoteSensing,8(1),75.
4.Zhang,X.,&Peng,Y.(2018).Amulet:AggregatingMulti-LevelConvolutionalFeaturesforSalientObjectDetection.IEEETransactionsonImageProcessing,27(3),1485-1496.
5.Wang,W.,Zhang,Y.,Li,R.,&Zha,H.(2018).ABenchmarkDatasetandSaliencyGuidedStackedAutoencodersforVideo-BasedSalientObjectDetection.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,40(3),570-583.