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针对获得训练数据集代价高昂问题,提出了一种用于图像显著性检测的弱监督新方法,在训练网络模型时仅使用图像级标签。方法分为两个阶段,在第一阶段,根据图像级标签训练分类模型,获得前景推断图;在第二阶段,对原图像进行超像素块处理,并与阶段一得到的前景推断图进行融合,从而细化显著对象边界。算法使用了现有的大型训练集和图像级标签,未使用像素级标签,从而减少了注释的工作量。在四个公共基准数据集上的实验结果表明,性能明显优于无监督的模型,与全监督模型相比也具有一定的优越性。