《中国图象图形学报》2023年体例与排版模板提供了该期刊最新的投稿规范和格式要求，帮助作者更好地准备稿件。
《中国图象图形学报》体例与排版模板2023
本段落介绍了《中国图象图形学报》的体例及排版规范，并提供了相应的计算机核心期刊协作模板，涵盖了论文的基本信息如收稿日期、修回日期、基金项目等。
**知识要点1：论文基本信息**
该期刊规定了论文基本格式包括收稿日期、修回日期、基金项目编号和文献标识码等内容。
**知识要点2：基金项目**
在提交的稿件中需明确列出所涉及的所有科研项目的名称及其英文全称以及对应的项目代码等信息，以确保学术研究的资金来源清晰透明。
**知识要点3：文献标识符**
每篇论文都有唯一的识别标签——“文献标识码”，这有助于读者快速定位所需资料或引用相关文章内容时使用准确的标示符号。
**知识要点4：文章编号**
为保证期刊中所有收录的文章具有唯一性，每篇文章都会分配一个特定的“文章编号”。
**知识要点5：论文引用格式**
按照《中国图象图形学报》的标准规则来撰写参考文献列表及文中引文形式是十分重要的步骤之一。
**知识要点6：显著性检测**
本段落探讨了一种新颖的方法用于识别图像中最突出的部分或区域，即所谓的“显著性检测”。无论是基于传统的算法还是深度学习技术都可以实现这一目标；然而它们各自存在局限。因此本研究提出了一项创新策略——结合两者优势来改进性能。
**知识要点7：融合方法**
通过将全卷积网络（FCN）输出与传统模型结果相乘并应用特定的非线性映射，该文章开发出一种新颖的技术以增强显著性检测效果。此过程称为“融合算法”。
**知识要点8：实验验证**
经过一系列测试后发现，所提出的这种方法能够有效提升图像中重要元素识别精度。
**知识要点9：总结**
基于上述研究结果可以得出结论认为新方法在提高目标区域定位准确率方面表现良好，并且为未来解决类似问题提供了新的视角和思路。
**知识要点10：关键词**
该文涉及的关键术语包括显著性检测、密集卷积网络（DCN）、全卷积网络(FPN)等，覆盖了计算机视觉技术及机器学习等多个学科领域。
5星
