[发明专利]多特征级联RGB-D显著性目标检测方法有效
| 申请号： | 201911099871.2 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN110929736B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 周武杰;潘思佳;林鑫杨;黄铿达;雷景生;何成;王海江;薛林林 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/80;G06N3/045;G06N3/0464;G06V10/56;G06V10/46 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310023 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多特征级联RGB‑D显著性目标检测方法。选取RGB图像及其对应的深度图和真实显著性图像构成构成训练集，构建卷积神经网络，包括两个输入层、隐层和输出层，将训练集输入到卷积神经网络中进行训练，得到训练集中的每幅RGB图像对应的显著性预测图像，计算训练集中的每幅RGB图像对应的显著性预测图像与对应的真实显著性图像之间的损失函数值，不断训练取值最小的损失函数值对应的权值矢量和偏置项；待预测的RGB图像和深度图像输入到训练好的卷积神经网络训练模型中，得到预测分割图像。本发明模型结构新颖，经过模型处理之后得到的显著图与目标图相似率高。 | ||
| 搜索关键词： | 特征 级联 rgb 显著 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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