1.目標定義不同

顯著性目標檢測的目標是尋找圖像中對人眼最顯著、最能吸引注意的區(qū)域，無論這些區(qū)域包含何種對象。而一般目標檢測的目標是在圖像中檢測出屬于特定類別的對象，例如行人、車輛、狗等。

2.應用場景不同

顯著性目標檢測主要應用于內(nèi)容理解和圖像編輯等領(lǐng)域，例如圖像摘要、圖像修復、圖像融合等。而一般目標檢測則廣泛應用于監(jiān)控、自動駕駛、醫(yī)療圖像分析等領(lǐng)域。

3.技術(shù)難點不同

顯著性目標檢測的難點在于如何準確地模擬人眼的注意力機制，識別出最能吸引注意的區(qū)域。而一般目標檢測的難點在于如何準確地定位和識別出圖像中的特定類別對象，尤其是在背景復雜、目標尺度和姿態(tài)變化大的情況下。

4.評價指標不同

顯著性目標檢測通常使用Precision-Recall曲線、F-measure等指標來評價檢測結(jié)果的好壞。而一般目標檢測則通常使用精度（Precision）、召回率（Recall）、AP（Average Precision）等指標。

5.典型方法不同

顯著性目標檢測的典型方法有Itti的顯著性模型、DeepFix等。而一般目標檢測的典型方法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等。

延伸閱讀

注意力機制在顯著性目標檢測中的應用

注意力機制是一種模擬人類視覺注意力的計算模型，它在顯著性目標檢測中發(fā)揮著重要作用。人的視覺系統(tǒng)在面對復雜的視覺環(huán)境時，通常會優(yōu)先關(guān)注某些顯著的、能引起注意的區(qū)域，這就是注意力機制。在顯著性目標檢測中，注意力機制被用來識別出圖像中最能吸引人眼的區(qū)域。

近年來，深度學習技術(shù)的發(fā)展為注意力機制的研究帶來了新的可能。例如，一些研究者提出了基于深度學習的顯著性目標檢測模型，這些模型能夠自動學習圖像中顯著性信息的復雜模式，進一步提高了顯著性目標檢測的精度。