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选择性视觉注意模型（SVAM）是为拟合人类视觉注意机制而提出的可计算模型，它能获得图像中最容易引起人们注意的显著区域，从而能更好地进行语义图像分割。另一方面，作为第3代人工神经网络主要代表的脉冲耦合神经网络（PCNN）在图像分割方面也有良好的性能。为了进一步提高语义图像分割的准确性，本书研究SVAM+PCNN整合模型的

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