《表3 模型在5个数据集上的检测效果定量指标对比》

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《使用密集弱注意力机制的图像显著性检测》

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*注:w/o ASPP表示除去ASPP多尺度预测模块；加粗字体表示各项指标最优值。

从表3的Fβ值和MAE以及图6的PR曲线指标看，本文模型在多个数据集上取得了总体上最好的检测成绩。在物体与背景对比度较大的ECSSD和HKU-IS数据集上，提出的DWAN模型取得了最优的检测效果。在较难的DUT-OMRON和THUR15K数据集上，MAE指标取得了最优但Fβ指标略低于DSS+。这是由于Fβ指标本身具有准确率偏好，而DSS+在DSS基础上采用了条件随机场（CRF）（Hou等，2019）平滑检测结果，这会滤去一些灰色区域，提高了准确率但牺牲了召回率。从DSS和DSS+的指标对比可知使用CRF处理后能显著提高检测的效果，但单张图像的检测时间增加了0.2 s，大大降低了检测的速度，见表4。