[发明专利]多尺度信息增强双目卷积神经网络显著性图像检测方法

摘要

本发明公开了一种多尺度信息增强双目卷积神经网络显著性图像检测方法，涉及神经网络技术领域。本发明方法构建了端到端的卷积神经网络二分类训练模型，将训练集中的原始场景图像数据输入到卷积神经网络二分类训练模型中进行训练，得到最终显著性预测图，重复计算最终显著性预测图与真实显著检测图像集合之间的损失函数值，来获得训练好的卷积神经网络二分类训练模型，将待显著性检测的场景图像输入到卷积神经网络二分类训练模型中，得到预测显著性检测图像，使用本发明方法生成的显著性检测图边界清晰结构完整，解决了现有方法生成的显著图结构缺失，细节不完整的问题。