摘要
显著性检测旨在模拟人类视觉系统快速定位场景中最引人注目对象的机制，是计算机视觉领域的一项基础性研究课题，其在目标识别、图像检索、图像压缩等领域具有广泛应用。
近年来，随着深度学习的兴起，显著性检测取得了显著进展，但仍面临着一些挑战，如如何有效地建模图像的全局上下文信息和局部细节信息、如何提高模型的泛化能力等。
图模型作为一种强大的结构化数据表示方法，能够有效地捕捉对象之间的关系，近年来在显著性检测领域逐渐受到关注。
本文首先介绍了显著性检测和图模型的基本概念，然后从无向图、有向图和图神经网络三个方面对基于图模型的显著性检测算法的研究进展进行了综述，并重点介绍了每类方法的代表性算法、优缺点和适用场景。
最后，总结了现有方法面临的挑战，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：显著性检测；图模型；无向图；有向图；图神经网络
#1.1显著性检测
显著性检测旨在模拟人类视觉系统快速定位场景中最引人注目对象的机制，是计算机视觉领域的基础性研究课题。
人类视觉系统能够快速地从复杂的场景中提取出感兴趣的目标，而忽略掉无关的背景信息，这种能力被称为视觉注意力机制。
显著性检测的目标就是通过算法模拟这种机制，自动地识别图像或视频中最吸引人注意力的区域或物体。
#1.2图模型
图模型是一种强大的结构化数据表示方法，它使用节点表示对象，使用边表示对象之间的关系。
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