【深度学习新浪潮】显著性检测最新研究进展（2022-2025）

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1. 弱监督与主动学习
  • ASTE-AL框架（TPAMI 2024）：提出对抗性时空集成主动学习方法，通过点标记数据集（每张图像仅需10个标注点）达到全监督模型98%-99%的性能。其核心模块包括：
    • FPGD-PA对抗攻击：通过无额外计算成本的自由梯度下降攻击定位不确定像素。
    • 时空集成策略：减少模型鲁棒性带来的计算开销。
    • 关系感知多样性采样：避免过采样问题，提升模型泛化能力。
2. 多模态与Transformer
  • 自适应卷积注意力与掩码结构（2025）：结合CNN和Transformer，设计掩码感知解码模块和卷积注意力上下文增强模块，解决逐像素预测的语义不均问题，在多个数据集上实现显著性能提升。
  • VST++（TPAMI 2024）：在纯Transformer架构VST基础上优化，引入选择-集成注意力（SIA），将前景划分为细粒度片

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