[发明专利]一种基于双深度融合网络的轮廓检测方法在审
| 申请号： | 202210599134.4 | 申请日： | 2022-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN115019022A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 桂盛霖;简柯青 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/10 | 分类号： | G06V10/10;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 闫树平 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机视觉领域，具体为一种基于双深度融合网络的轮廓检测方法。该方法通过类HED模块和类CEDN模块的设置，实现HED算法与CEDN算法的融合。在融合的过程中，通过类CEDN模块中的G‑Weights Block网络生成特征融合权重图，然后在Refine Block网络中将类HED和类CEDN模块提取的不同尺度特征图与特征融合权重图动态融合、并通过上采样得到还原至输入图片尺度后输出。由于特征融合权重图的加入提高不同层次特征图之间的关联性，使得轮廓检测具备更高的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 融合 网络 轮廓 检测 方法 | ||
【主权项】：
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