摘要
显著性检测旨在模拟人类视觉系统快速准确地捕捉场景中最引人注目的区域的能力，在计算机视觉领域扮演着至关重要的角色。
近年来，图模型凭借其强大的结构化数据表达能力和上下文信息建模能力，被广泛应用于显著性检测任务中，并取得了令人瞩目的成果。
本文首先介绍了显著性检测和图模型的基本概念，然后重点综述了基于图模型的显著性检测方法，将其归纳为基于无向图、有向图和图神经网络三大类，并对每一类方法的优缺点和适用场景进行了详细分析。
此外，本文还总结了常用的显著性检测数据集和评价指标，并对不同方法的性能进行了比较。
最后，展望了基于图模型的显著性检测未来的发展趋势，并提出了一些潜在的研究方向。
关键词：显著性检测；图模型；无向图；有向图；图神经网络
#1.1显著性检测
显著性检测旨在模拟人类视觉系统快速准确地捕捉场景中最引人注目的区域的能力，即将图像中最重要的区域突出显示。
人类视觉系统能够快速有效地从复杂的场景中提取重要信息，而显著性检测的目标就是使计算机能够模仿这种能力。
显著性检测在许多计算机视觉任务中扮演着至关重要的角色，例如:
图像/视频压缩:优先保留显著区域的细节，提高压缩效率。
目标识别:引导注意力机制关注重要目标，提高识别精度。
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