[发明专利]多注意力导向神经网络的立体显著性物体检测技术

摘要

本发明公开了一种多注意力导向神经网络的立体显著性物体检测技术。通过两个输入的方式构建双流的神经网络，并且利用RGB和视差图两个信息共同生成注意力掩码图；这种掩码图包含了两个模态的信息，使其相互补充，更有利于避开视差图本身的原理性问题；在提升程序运行速度的同时又可以快速的确定物体的位置信息；其次使用下采样编码，再上采样进行译码，逐步的恢复图像在细节位置的像素，从而提高最终的准确率，从而使得结果更接近真实的人类观察物体的情况。解决了视差图距离最近的物体是非显著性物体时，像素仍然是最高的这一原理性问题所带来的负面影响。