1.目標(biāo)定義不同

顯著性目標(biāo)檢測(cè)的目標(biāo)是尋找圖像中對(duì)人眼最顯著、最能吸引注意的區(qū)域，無(wú)論這些區(qū)域包含何種對(duì)象。而一般目標(biāo)檢測(cè)的目標(biāo)是在圖像中檢測(cè)出屬于特定類(lèi)別的對(duì)象，例如行人、車(chē)輛、狗等。

2.應(yīng)用場(chǎng)景不同

顯著性目標(biāo)檢測(cè)主要應(yīng)用于內(nèi)容理解和圖像編輯等領(lǐng)域，例如圖像摘要、圖像修復(fù)、圖像融合等。而一般目標(biāo)檢測(cè)則廣泛應(yīng)用于監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療圖像分析等領(lǐng)域。

3.技術(shù)難點(diǎn)不同

顯著性目標(biāo)檢測(cè)的難點(diǎn)在于如何準(zhǔn)確地模擬人眼的注意力機(jī)制，識(shí)別出最能吸引注意的區(qū)域。而一般目標(biāo)檢測(cè)的難點(diǎn)在于如何準(zhǔn)確地定位和識(shí)別出圖像中的特定類(lèi)別對(duì)象，尤其是在背景復(fù)雜、目標(biāo)尺度和姿態(tài)變化大的情況下。

4.評(píng)價(jià)指標(biāo)不同

顯著性目標(biāo)檢測(cè)通常使用Precision-Recall曲線、F-measure等指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)檢測(cè)結(jié)果的好壞。而一般目標(biāo)檢測(cè)則通常使用精度（Precision）、召回率（Recall）、AP（Average Precision）等指標(biāo)。

5.典型方法不同

顯著性目標(biāo)檢測(cè)的典型方法有Itti的顯著性模型、DeepFix等。而一般目標(biāo)檢測(cè)的典型方法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等。

延伸閱讀

注意力機(jī)制在顯著性目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用

注意力機(jī)制是一種模擬人類(lèi)視覺(jué)注意力的計(jì)算模型，它在顯著性目標(biāo)檢測(cè)中發(fā)揮著重要作用。人的視覺(jué)系統(tǒng)在面對(duì)復(fù)雜的視覺(jué)環(huán)境時(shí)，通常會(huì)優(yōu)先關(guān)注某些顯著的、能引起注意的區(qū)域，這就是注意力機(jī)制。在顯著性目標(biāo)檢測(cè)中，注意力機(jī)制被用來(lái)識(shí)別出圖像中最能吸引人眼的區(qū)域。

近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為注意力機(jī)制的研究帶來(lái)了新的可能。例如，一些研究者提出了基于深度學(xué)習(xí)的顯著性目標(biāo)檢測(cè)模型，這些模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中顯著性信息的復(fù)雜模式，進(jìn)一步提高了顯著性目標(biāo)檢測(cè)的精度。