【摘 要】
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显著性目标检测通过模仿人的视觉感知系统，寻找最吸引视觉注意的目标，已被广泛应用于图像理解、语义分割、目标跟踪等计算机视觉任务中。随着深度学习技术的快速发展，显著性目标检测研究取得了巨大突破。本文总结了近5年相关工作，全面回顾了3类不同模态的显著性目标检测任务，包括基于RGB图像、基于RGB-D/T（Depth/Thermal）图像以及基于光场图像的显著性目标检测。首先分析了3类研究分支的任务特点，
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院/软件学院
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显著性目标检测通过模仿人的视觉感知系统，寻找最吸引视觉注意的目标，已被广泛应用于图像理解、语义分割、目标跟踪等计算机视觉任务中。随着深度学习技术的快速发展，显著性目标检测研究取得了巨大突破。本文总结了近5年相关工作，全面回顾了3类不同模态的显著性目标检测任务，包括基于RGB图像、基于RGB-D/T（Depth/Thermal）图像以及基于光场图像的显著性目标检测。首先分析了3类研究分支的任务特点，并概述了研究难点；然后就各分支的研究技术路线和优缺点进行阐述和分析，并简单介绍了3类研究分支常用的数据集和主流的评价指标。最后，对基于深度学习的显著性目标检测领域未来研究方向进行了探讨。
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多感觉整合遵循空间原则和时间原则,有研究表明Pip-and-Pop效应产生的原因是多感觉整合,那么Pip-and-Pop效应是否同样遵循空间原则和时间原则呢？本研究采用动态视觉搜索范式,通过两个眼动实验考察空间一致性（实验1）和时间一致性（实验2）对Pip-and-Pop效应的影响。结果发现：（1）当视觉目标颜色变化伴随一个同侧的听觉刺激时所产生的Pip-and-Pop效应最大,对侧条件没有发现P
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