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使用生成式参数的层次性显著建模的显著性目标检测方法

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摘要

本发明公开了一种使用生成式参数的层次性显著建模的显著性目标检测方法，用于在给定彩色图像的情况下，对彩色图像中的显著物体做像素级的细粒度分割。该方法具体包括如下步骤：获取训练该任务的图像数据集；建立用于提取彩色图像的主干深度神经网络；建立使显著性层次建模策略对于输入图片更有适应性的层次信号生成模块；建立用于对输入图像进行显著性层次建模的显著性层次模块；基于前述模型结构进行预测模型训练，并得到最终的训练好的神经网络模型。本发明适用于RGB场景下的显著性目标检测，面对各类复杂情况具有较佳的效果和鲁棒性。

著录项

  • 公开/公告号CN114463614A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN202210087655.1

  • 发明设计人 张文虎;郑良立;李玺;

    申请日2022-01-25

  • 分类号G06V20/00;G06V10/26;G06V10/56;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2023-06-19 15:13:29

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-10

    公开

    发明专利申请公布

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