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本发明公开了一种基于自监督学习的全景图像显著性预测方法，包括以下步骤：S1、利用无标签ERP图像集训练编码器，包括以下子步骤：S11、将ERP图像投影到球面，得到图像组Ci和标签Pi；S12、对Ci进行随机打乱；S13、进行编码器训练，构建全局特征提取网络与局部特征提取网络，并通过特征融合学习这两者的特征，对全局特征提取网络的模型参数进行更新；S2、进行解码器训练；S3、将待识别的全景图像输入训练好的编码器中进行特征提取，然后将提取的特征输入解码器中，得到最终的显著性预测。本发明利用大量未标签的全景图像，对显著性模型中的编码器进行针对性训练，缓解显著性标签缺少所带来模型表现不佳的现象。