[发明专利]基于隐含深度信息恢复的图像显著性物体检测方法及系统有效
| 申请号： | 202011500709.X | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112528899B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 程明明;吴宇寰;刘云 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本申请公开了基于隐含深度信息恢复的图像显著性物体检测方法及系统，获取目标图像和目标图像对应的图像深度信息；将目标图像和目标图像对应的图像深度信息，同时输入到训练后的基于隐含深度信息恢复的神经网络模型中；基于隐含深度信息恢复的神经网络模型分别实现对目标图像进行特征提取和对图像深度信息的特征提取；将两个特征提取各自得到的特征进行跨模态特征融合；将跨模态特征融合得到的特征，与基于隐含深度信息恢复的神经网络模型对目标图像进行特征提取得到的各个特征，依次进行特征融合得到最终的融合特征；将最终的融合特征进行预测，得到预测的显著性物体图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 隐含 深度 信息 恢复 图像 显著 物体 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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