显著物体识别数据库建立了视觉注意力检测的第一个可用于监督训练和量化评测的大型图像库，其包括20,000+张图像及由多个用户精心标注的其认为的显著性区域。由用户“投票”产生的显著性区域构成了基准数据，标注一致性被定义用来衡量数据的可靠性。构建的图像库A包含20,000+张图像，由3个用户标注；构建的图像库B包含5,000张图像，由9个用户标注。基于区域的评测（精度/召回/F测度）和基于边缘的评测（边缘替代错误）被定义来对任意视觉注意力检测算法进行评测。此图像库及其所有标注数据和实验结果公开可得，可用于视觉注意力检测的监督学习和定量评测。
显著物体识别图像库示例如下：
请联系liutiel@gmail.com使用上述显著物体识别数据库，并引用下述文章： T. Liu, ZJ. Yuan, J. Sun, N. Zheng, X. Tang, and H. Shum, “Learning to detect a salient object,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.33, pp. 353-367, 2011.
