[发明专利]图像的显著目标的检测方法、装置及设备有效

专利信息
申请号: 201810623912.2 申请日: 2018-06-15
公开(公告)号: CN110610185B 公开(公告)日: 2023-03-31
发明(设计)人: 张晓宁;卢湖川;苗振伟;王兵;王刚 申请(专利权)人: 阿里巴巴集团控股有限公司
主分类号: G06V10/46 分类号: G06V10/46;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/049;G06N3/08
代理公司: 北京清源汇知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11644 代理人: 冯德魁;窦晓慧
地址: 英属开曼群岛大开*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 图像 显著 目标 检测 方法 装置 设备
【权利要求书】:

1.一种图像的显著目标的检测方法,其特征在于,包括:

确定待检测显著目标的图像;

获得所述图像的至少两个卷积级别的卷积特征;

对不同卷积级别的卷积特征进行注意性处理,得到不同注意阶段的注意性特征;所述注意性特征是包含引起视觉注意的信息的特征;

根据不同注意阶段的注意性特征,得到用于显示所述图像的显著目标的显著图。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对不同卷积级别的卷积特征进行注意性处理,得到不同注意阶段的注意性特征,包括:

确定所述卷积特征的通道注意向量,所述通道注意向量用于为卷积特征的通道赋予权重;

确定所述卷积特征的空间注意图,所述空间注意图用于为卷积特征的空间位置赋予权重;

根据所述通道注意向量和所述空间注意图,得到不同注意阶段的注意性特征。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定所述卷积特征的通道注意向量,包括:

确定所述卷积特征的不同通道的聚合特征;

对所述聚合特征的每个通道应用Softmax操作,得到所述卷积特征的通道注意向量,所述Softmax操作为柔性化最大值归一操作;若以ac表示所述通道注意向量,则若以u(i)表示第i个通道的聚合特征,则u(i)在ac上对应的权重为:

其中,i表示第i个通道,i∈{1,...,C};满足所有通道的权重之和为1。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述确定所述卷积特征的不同通道的聚合特征包括:

展开所述卷积特征,得到所述卷积特征的每个通道切片,在每个通道切片上应用均值池化操作,得到由数值构成的每个通道的第一特征向量;

根据所述第一特征向量得到所述卷积特征的不同通道的聚合特征。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,按照下述公式得到所述卷积特征的不同通道的聚合特征:

u=Wc*v+bc

其中,u为所述卷积特征的不同通道的聚合特征;

*表示卷积操作;

Wc表示卷积滤波器;

bc表示偏置参数;

v表示第一特征向量,若以i表示第i个通道,i∈{1,...,C},C为特征通道个数,以f表示所述卷积特征,将卷积特征f展开成f=[f1,f2,...,fC],是特征f的第i个通道切片,则在每个fi上应用均值池化操作得到由数值构成的所述卷积特征的通道特征向量v,

6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定所述卷积特征的空间注意图,包括:

根据所述通道注意向量,得到所述卷积特征的不同通道的通道级别注意性特征;

根据所述不同通道的通道级别注意性特征,确定所述卷积特征的空间注意图。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据所述通道注意向量,得到所述卷积特征的不同通道的通道级别注意性特征,包括:

将所述通道注意向量应用到所述卷积特征的每个通道切片中,得到每个通道的通道级别注意性特征。

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,按照下述公式得到每个通道的通道级别注意性特征:

其中,i表示第i个通道,i∈{1,...,C};为第i个通道的通道级别注意性特征;ac为所述通道注意向量,/fi为所述卷积特征的第i个通道切片。

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