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在目标检测中,通常使用候选区域提高目标的检测效率。为解决当前候选区域质量较低的问题,本文将卷积边缘特征、显著性及目标位置信息引入到候选区域算法中。首先,利用卷积神经网络将待检测图像生成更富有语义信息的边缘特征,并通过边缘点聚合及边缘组相似性策略,获取每个滑动窗口的边缘信息得分;其次,利用显著性目标的局部特征,统计每个滑动窗口中的目标显著性得分;第三,根据目标可能出现的位置,计算每个滑动窗口中的目标位置信息得分;最后,利用边缘信息、显著性及位置信息的分数确定候选区域。在PASCAL VOC 2007验