[发明专利]一种基于特征动态选择的多任务联合检测方法

权利要求书

1.一种基于特征动态选择的多任务联合检测方法，其特征在于该方法能够根据不同任务的特点自适应且动态地从共享的特征集合中选择各任务所需的特征，端到端的完成训练并通过一次计算同时输出得到待检测图像的显著性物体检测结果图像、边缘检测结果图像以及骨架检测结果图像，包含如下步骤：

第1步、利用任意一个已知架构的CNN网络，输入待检测的RGB图像并提取5个不同层级的特征集合；

第2步、将第1步提取得到的5个不同层级的特征集合进行合并(concatenate)操作，然后将合并后的特征分别插值为具有4个不同下采样率尺寸的特征集合；

第3步、将第2步得到的4个不同下采样率尺寸的特征集合分别经过一个特征动态选择模块后获得适合各个待解决任务的选择性融合后的特征：包括待检测图像的显著性物体检测、边缘检测以及骨架检测共3个待解决任务，每个任务各4个不同下采样率尺寸的特征集合；

第4步、对于每个任务，分别将第3步得到的该任务的4个不同下采样率尺寸的特征集合上采样到原输入图像的尺寸，再进行像素级别的相加，并经过一个卷积层后生成对应任务最终的预测结果图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：第3步描述的特征动态选择模块包括一个共享的全局池化操作和3个独立的全连接操作。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在第1至4步的训练阶段，通过交替输入显著性物体检测的训练图片、边缘检测的训练图片以及骨架检测的训练图片来实现网络模型的端到端训练和部署。