摘要
显著性目标检测是计算机视觉领域的一项基础性研究课题，其目的是模拟人类视觉系统快速准确地识别出图像或视频中最引人注目的目标或区域。
而感兴趣区域(ROI)作为图像中包含重要信息的特定区域，能够为显著性探测提供重要的先验信息，引导模型更加关注于用户感兴趣的目标和区域，从而提高显著性探测的精度和效率。
本文首先介绍了显著性探测和感兴趣区域的基本概念，并对基于感兴趣区域的显著性探测研究现状进行了综述，详细分析了不同类型方法的特点和优缺点。
然后，本文重点介绍了几种主流的基于感兴趣区域的显著性探测模型，并对这些模型的结构、原理和性能进行了比较分析。
最后，本文对基于感兴趣区域的显著性探测研究未来方向进行了展望。
关键词：显著性探测；感兴趣区域；深度学习；视觉注意力机制；多模态融合
近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，显著性目标检测作为其重要分支之一，受到了学术界和工业界的广泛关注。
显著性目标检测旨在模拟人类视觉系统选择性注意机制，自动识别图像或视频中最引人注目区域或目标，为后续的图像理解和分析任务（如图像检索、目标识别、图像压缩等）提供重要依据。
早期的显著性目标检测方法主要依赖于手工设计的特征，如颜色、纹理、边缘等，来提取图像的显著性信息[7]。
然而，这些方法通常难以有效地处理复杂的场景和背景，且泛化能力较差。
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