[发明专利]一种基于孪生网络的RGBD显著物体检测方法有效
| 申请号： | 201911416282.2 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111242173B | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 傅可人;范登平;赵启军 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 四川力久律师事务所 51221 | 代理人： | 韩洋 |
| 地址： | 610065 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了图像处理与计算机视觉技术领域的一种基于孪生网络的RGBD显著物体检测方法，步骤包括：1，获取待检测图片的RGB图和深度图；2，将RGB图和深度图输入“孪生网络‑解码器”神经网络，输出RGBD显著性检测结果，“孪生网络‑解码器”神经网络预先经过联合训练，包括孪生网络和解码器；S2的步骤具体包括：RGB图和深度图输入孪生网络，输出孪生网络侧通路的RGB和深度层次化特征；RGB和深度层次化特征输入解码器，输出RGBD显著性检测结果。本发明采用孪生网络结合具有融合功能的解码器网络结构，将层次化特征进行特征融合后再解码，使得RGB信息和深度信息互相补充，提高检测性能，获取精细化的RGBD检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 孪生 网络 rgbd 显著 物体 检测 方法 | ||
【主权项】：
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