[发明专利]基于阶梯状递进神经网络的显著性物体检测方法在审
| 申请号： | 202110297512.9 | 申请日： | 2021-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN113205481A | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 周武杰;吴俊一;雷景生;万健;甘兴利;钱小鸿;叶宁 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;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阶梯状递进神经网络的显著性物体检测方法。本发明包括训练阶段过程和测试阶段过程；训练阶段过程，构建卷积神经网络；将原始的带有显著性物体的各类场景图像输入到卷积神经网络中进行训练，得到对应的显著性物体预测图像；再通过计算所有显著性物体预测图像组成的图像集与对应的显著性物体真实检测图像组成的图像集之间的损失函数值，获得卷积神经网络的最优权值矢量和偏置项；测试阶段过程，将待检测的带有显著性物体的各类场景图像输入到训练好的卷积神经网络中，得到显著性物体预测图像。本发明提高了各类场景的显著性物体检测的速率和精确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 阶梯 递进 神经网络 显著 物体 检测 方法 | ||
【主权项】：
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