[发明专利]一种具有自适应选择训练过程的图像显著目标检测方法有效
| 申请号： | 201911261553.1 | 申请日： | 2019-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN111047571B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 刘政怡;董浩;项前 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 合肥天明专利事务所(普通合伙) 34115 | 代理人： | 奚华保 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种具有自适应选择训练过程的图像显著目标检测方法，属于图像处理技术领域，包括获取输入图像，利用深度特征提取器提取输入图像的高层特征图和融合特征；将高层特征图输入显著目标存在性预测分支，并输出第一检测结果；将融合特征输入显著目标检测分支，并输出第二检测结果；利用第一检测结果和第二检测结果，产生输入图像的显著图。本发明将图像级分类特征和像素级语义特征结合起来，共同训练两种任务的损失，同时自适应地选择包含显著目标的图像进行增强学习，提高了模型的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 具有 自适应 选择 训练 过程 图像 显著 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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