[发明专利]一种基于多尺度特征动态融合的显著性目标检测方法在审
| 申请号： | 202110494656.3 | 申请日： | 2021-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN113139544A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 孙延光;夏晨星;段松松;张海涛 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉领域，提供了一种基于多尺度特征动态融合的显著性目标检测方法，包括以下步骤：1)利用VGG‑16主干框架对RGB图像进行多尺度特征提取并进行编码；2)利用多尺度特征动态融合模块优化多尺度特征，生成初始显著性图；3)利用边缘预测模块从主干网络中低层次的特征生成高质量边缘信息图；4)初始显著性图与边缘信息图进行高效融合增强显著性目标的边缘信息，生成高性能最终显著性图。与现有的技术相比，本发明基于多尺度动态特征融合的显著性检测算法融合了多尺度特征和边缘预测网络，可以有效提升显著性图的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 动态 融合 显著 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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