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一种基于注意力机制的多特征循环卷积显著性目标检测方法

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本发明公开了一种基于注意力机制的多特征循环卷积显著性目标检测方法，包括步骤：一、分析自然图像中显著性目标具有的共性的特点，包括空间分布和对比度特征，使用改进的U‑Net全卷积神经网络，其采用编码器‑解码器结构进行逐像素点预测，编码器与解码器之间采用跨层连接的方式进行多层级、多尺度特征融合；二、将编码端特征与解码端特征进行concatenate融合会引入大量的杂波，干扰最后预测图生成，因此引入注意力模块从通道间和像素间两个角度标定全像素权重，增强任务相关像素权重，弱化背景和噪声影响；三、使用多特征循环卷积模块作为后处理手段，通过迭代来增强空间分辨能力，进一步细化分割图像区域的边缘，得到更精细的显著目标掩膜。

著录项

公开/公告号CN110648334A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-01-03

原文格式PDF
申请/专利权人中国人民解放军火箭军工程大学;
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申请/专利号CN201910881769.1
发明设计人席建祥;谢学立;李传祥;杨小冈;王乐;胡来红;
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申请日2019-09-18
分类号G06T7/11(20170101);G06N3/04(20060101);
代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;
代理人陈翠兰
地址 710025 陕西省西安市灞桥区洪庆镇同心路2号
入库时间 2023-12-17 06:30:15

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-02-04

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/11 申请日:20190918

实质审查的生效
2020-01-03

公开

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