[发明专利]一种基于编解码结构的多模态显著性对象检测方法有效
| 申请号： | 202010494739.8 | 申请日： | 2020-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN111914852B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 周晓飞;颜成钢;潘亮;贺熠凡;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;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;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： | 朱月芬 |
| 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编解码结构的多模态显著性对象检测方法。本发明在已有的彩色图像算法模型的基础之上，将深度图像作为先验信息，补充到算法之中。本发明方法可分为两部分：一部分以彩色图像为输入，基于编解码结构的深度学习技术，实现显著性检测；另一部分用于处理深度图像，用轻量级的神经网络学习深度特征，并将特征信息补充到第一部分，从而提高整体模型的识别精度。本发明方法能够简单高效的利用深度图像，从中学习特征，增强算法的识别精度和稳定性，能够为现有部署的显著性检测算法提供快捷、低廉的更新手段。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 解码 结构 多模态 显著 对象 检测 方法 | ||
【主权项】：
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