背景：选择性注意中的一个重要问题是确定主要视觉皮层对自下而上显着性编码的贡献方式以及对这一过程建模有效的神经计算类型。 为了解决这个问题，我们构建了一个两层的网络，该网络可以满足主要视觉皮层的神经生物学约束，从而可以检测到显着的物体。 我们对合成图像和自然图像进行了实验，以探索网络结构，每层大小，抑制类型和组合策略等因素对显着性检测性能的影响。 结果：实验结果统计表明，过滤器的类型和规模极大地促进了自下而上的显着性编码。 这两个因素对应于初级视觉皮层中不变编码和过完整表示的机制。 结论： （1）