通过深度学习网络结构，我们的视觉注意力网络从全局到本地不同范围内的多尺度特征中提取等级显著信息以预测人眼的视觉注视点，并在各种基准数据集上实现了最先进的性能表现。

May, 2017

本研究提出了一种新颖的深度架构用于显著性预测，通过整合卷积神经网络的不同层级的特征图、学习高低层级特征图的权重和使用先验学习网络来优化模型，使其在目前最大的公共数据集 SALICON 上表现优异且在 MIT300 基准测试中取得竞争性结果。

Sep, 2016

DeepFix 是一种全新的卷积神经网络，可用于准确地预测显著性图，并集成了多尺度语义和全局上下文，并通过引入 Location Biased 卷积层来解决空间不变性问题，其表现优越。

Oct, 2015

本研究采用深度卷积神经网络来提取多尺度特征，实现了高质量的图像显著性模型，另外还结合了手工特征，取得了很好的效果，提供了一个相应的实验数据集。

Sep, 2016

本研究提出了一种新的神经网络，用于保护边缘和多尺度语境下的显著对象检测。该框架旨在解决现有的基于 CNN 的方法存在的两个限制：区域 CNN 方法缺乏足够的上下文来准确定位显著对象，而基于像素的 CNN 方法由于卷积和池化层的存在而具有模糊的边界。该方法可广泛应用于 RGB-D 显著性检测，并具有清晰的检测边界和多尺度语境下的鲁棒性。实验结果显示，该方法在六个 RGB 和两个 RGB-D 基准数据集上均取得了最优性能。

Aug, 2016

本文提出了一种基于生成循环神经网络的图像字幕方法，它可以利用一个显著性预测模型在生成字幕时集中于图像不同的部分，并通过大规模数据集上的广泛定量和定性实验证明该模型相比不带显著性和不同的最先进的显著性与字幕结合方法具有卓越的性能。

Jun, 2017

本文介绍了使用卷积神经网络进行图像视觉显著性建模的方法，采用新的神经网络结构和改进的空间相关性方法，同时使用多重分割提高了性能，实验表明我们提出的方法在公共基准测试中的表现优于目前已发表的最先进技术。

Mar, 2015

本研究提出了一种基于全卷积神经网络的多任务深度显着性模型，通过数据驱动的策略对显着性先验信息进行编码，并设置一个多任务学习框架来探索显着性检测和语义图像分割之间的内在相关性。实验结果表明，与现有方法相比，该方法在显着性对象检测方面具有明显的优势。

Oct, 2015

通过分析深度显著性模型中间层个体神经元学习的特征表示，研究表明：一些视觉区域已经预先编码在对象识别的网络的各个层中，预先训练模型 fine-tuning 以进行显著性预测会使它们偏爱某些类别，在自然图像上，深层显著性模型胜于传统模型，但在人造刺激上表现反其道而行之。

Mar, 2019

本文介绍一种新颖的方法，通过重复使用深度神经网络的预训练模型，构建一种针对显著性预测的模型，从而有效地提高了预测准确性，并展示此网络结构可以为视觉注意机制的理解提供新的见解。

Nov, 2014