1.目標(biāo)定義不同

顯著性目標(biāo)檢測的目標(biāo)是尋找圖像中對人眼最顯著、最能吸引注意的區(qū)域，無論這些區(qū)域包含何種對象。而一般目標(biāo)檢測的目標(biāo)是在圖像中檢測出屬于特定類別的對象，例如行人、車輛、狗等。

2.應(yīng)用場景不同

顯著性目標(biāo)檢測主要應(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)檢測則廣泛應(yīng)用于監(jiān)控、自動駕駛、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)檢測的難點(diǎn)在于如何準(zhǔn)確地模擬人眼的注意力機(jī)制，識別出最能吸引注意的區(qū)域。而一般目標(biāo)檢測的難點(diǎn)在于如何準(zhǔn)確地定位和識別出圖像中的特定類別對象，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.評價指標(biāo)不同

顯著性目標(biāo)檢測通常使用Precision-Recall曲線、F-measure等指標(biāo)來評價檢測結(jié)果的好壞。而一般目標(biāo)檢測則通常使用精度（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)檢測的典型方法有Itti的顯著性模型、DeepFix等。而一般目標(biāo)檢測的典型方法有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)檢測中的應(yīng)用

注意力機(jī)制是一種模擬人類視覺注意力的計算模型，它在顯著性目標(biāo)檢測中發(fā)揮著重要作用。人的視覺系統(tǒng)在面對復(fù)雜的視覺環(huán)境時，通常會優(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)檢測中，注意力機(jī)制被用來識別出圖像中最能吸引人眼的區(qū)域。

近年來，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)檢測模型，這些模型能夠自動學(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)檢測的精度。