[发明专利]一种基于多尺度特征注意机制的快速显著性检测方法有效
| 申请号： | 201910988094.0 | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN110929735B | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;楼杰栋;孙垚棋;张继勇;张勇东 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多尺度特征注意机制的快速显著性检测方法。本发明方法首先通过深度卷积网络对图像进行处理，获得基于不同卷积层的特征，包括较浅层特征和高级语义特征，然后分别对获得基于不同卷积层的特征进行处理，最后将处理后的较浅层特征和高级语义特征输入至解码器中，生成显著性检测图。本发明消除了大部分背景特征的干扰，增加了计算效率并有效地抑制背景信息，对高级语义特征使用金字塔扩张卷积更好的利用语义信息，并采用双解码器结能对特征进行进一步细化，最终生成的显著性图能够以明晰的边界完整的凸显图像中的显著性区域，并有效地抑制背景区域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 注意 机制 快速 显著 检测 方法 | ||
【主权项】：
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