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內容簡介

選擇性視覺注意模型（SVAM）是為擬合人類視覺注意機制而提出的可計算模型，它能獲得圖像中最容易引起人們注意的顯著區域，從而能更好地進行語義圖像分割。另一方面，作為第3代人工神經網絡主要代表的脈沖耦合神經網絡（PCNN）在圖像分割方面也有良好的性能。為了進一步提高語義圖像分割的準確性，本書研究SVAM+PCNN整合模型的自動語義圖像分割模型或方法。

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