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建模显著性数据集偏差

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内容提要

本研究提出了一种新方法，解决图像显著性预测中的数据集偏见问题。通过扩展编码器-解码器结构，模型仅需调整少量参数即可提升在不同数据集上的表现。研究表明，该模型在MIT/Tuebingen显著性基准的三个数据集上达到了最佳性能。

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