本文提出了一种新的弱监督显著性物体检测方法，结合自适应遮罩洪水填充算法和基于Transformer的模型进行训练。通过优化伪标签生成和引入非显著抑制方法，提升了检测性能。该方法在多个数据集上优于传统监督学习和完全监督模型，显示出在有限标注情况下的有效性。