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本发明公开了一种基于阶梯状递进神经网络的显著性物体检测方法。本发明包括训练阶段过程和测试阶段过程；训练阶段过程，构建卷积神经网络；将原始的带有显著性物体的各类场景图像输入到卷积神经网络中进行训练，得到对应的显著性物体预测图像；再通过计算所有...
该专利属于浙江科技学院所有，仅供学习研究参考，未经过浙江科技学院授权不得商用。

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