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视频显著性物体检测用于在一个视频片段中分割出最吸引人的物体。该技术一般作为众多实时应用的预处理，比如视频跟踪，视频分割和人机交互等。因此，效率和准确度对视频显著性模型设计都很重要。 显著性物体检测、边缘检测和骨架检测这三类问题在图像处理技术领域有着重要的研究和应用价值，例如在无人驾驶、机器人导航、目标分割等众多高科技领域均发挥着不可替代的作用。之前的大部分方法都是针对上述问题中的某一个特定问题而专门设计一个深度网络结构，独立地完成这三类检测任务，并且对应于某一类的任务的方法不能在其它类型的方法上发挥效果，这极大提高了此类方法的研发和应用成本，降低了实际应用意义。

该方法采用了受约束注意力机制，即度量询问元素和视频片段中若干帧在其周围约束区域的相似性生成注意力图，并通过该注意力图作为权重，加权收集若干帧在其周围约束区域的特征信息加强询问元素的特征。同时，利用多分支技术，使每个受约束注意力分支的采样在不同的尺度范围，构成的多尺度受约束自注意机制可以适用于不同尺度大小的输入。该方法成功地利用了视频片段中帧间元素间的视觉联系，从而解决了视频间显著性物体的运动建模。基于该方法构建的视频显著性目标检测系统可以达到极快的检测速度和较高的检测度。

南开大学是国内学科门类齐全的综合性、研究型大学之一，在长期办学过程中，形成了文理并重、基础宽厚、突出应用与创新的办学特色。学校有专业学院27个，学科门类覆盖文、史、哲、经、管、法、理、工、农、医、教、艺等。有国家“双一流”建设学科6个，一级学科国家重点学科6个（覆盖35个二级学科），二级学科国家重点学科9个，一级学科天津市重点学科32个。在第四轮全国学科评估中，14个学科进入前10%，其中5个学科进入前5%；在全球学科评价体系中，前1%学科15个，化学和材料科学进入前1‰。