[发明专利]一种基于深度学习的显著区域提取方法及系统有效
| 申请号： | 201911178709.X | 申请日： | 2019-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN111046869B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 梁晔;马楠;李鹏飞 | 申请（专利权）人： | 北京腾信软创科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/26;G06V10/50;G06V10/56;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京驰纳南熙知识产权代理有限公司 11999 | 代理人： | 李佳佳 |
| 地址： | 100048 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的显著区域提取方法及系统，其中方法包括训练步骤和测试步骤，所述训练步骤包括以下子步骤：进行超像素分割；进行超像素集合的筛选；生成训练区域块；提取所述训练区域块的特征；标注所述训练区域块；训练卷积神经网络。本发明提出的一种基于深度学习的显著区域提取方法及系统，对输入深度网络的训练特征增加了筛选环节，筛选后的区域输入到深度网络训练得到的模型具有更强的判别能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 显著 区域 提取 方法 系统 | ||
【主权项】：
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