[发明专利]一种基于跨模态双向互补网络的RGB-D显著性目标检测方法在审
| 申请号： | 202210308537.9 | 申请日： | 2022-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN114693953A | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 段松松;夏晨星;黄荣梅;孙延光;段秀真;王晶晶 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/774 |
| 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 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于跨模态双向互补网络的RGB‑D显著性目标检测方法，属于图像显著性检测技术，所述方法利用RGB和depth图像的多模态数据，提取跨模态的特征用于推理输入场景的显著性目标或者区域。本发明的贡献主要在于通过从RGB和depth的鲁棒性和抗干扰性的角度出发，设计一种跨模态特征双向互补充机制。该机制利用depth特征优化RGB特征，并通过循环的方式将优化后的RGB特征用于增强depth特征。通过提出的跨模态特征双向互补充机制可以有效地处理RGB图像所遭遇的挑战性场景(低对比度，复杂背景，多目标等)，并能够解决低质量深度图带来的负面影响。最后，利用深层特征指导策略集成多尺度特征，生成显著性结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 跨模态 双向 互补 网络 rgb 显著 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于安徽理工大学，未经安徽理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210308537.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
