[发明专利]一种基于跨层空间对齐的图像显著性检测方法在审
| 申请号： | 202110023605.2 | 申请日： | 2021-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN113160113A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 周武杰;吴君委;雷景生;万健;甘兴利;钱小鸿;许彩娥;黄杰 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310023 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于跨层空间对齐的图像显著性检测方法。训练阶段，彩色真实物体图像、热图像和真实显著性检测标签图像构成训练集，构建卷积神经网络训练，得到显著性检测预测图；计算显著性检测预测图集合与真实显著性检测图像处理成的编码图像集合间的损失函数值优化训练；测试阶段，将待显著性检测的彩色真实物体图像的各通道分量和热图像输入到卷积神经网络训练模型中，用最优权值矢量和最优偏置项预测得显著性检测预测图；卷积神经网络的隐层包括RGB图神经网络块、热图神经网络块、跨层空间注意力块、自适应融合层、RGB上采样块、热图上采样块。本发明通过高效地利用热图信息和彩色图信息，具有显著性检测效率和准确率都很高的优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 空间 对齐 图像 显著 检测 方法 | ||
【主权项】：
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