[发明专利]一种基于深度估计的RGBD图像显著性检测方法在审
申请号: | 202210944652.5 | 申请日: | 2022-08-08 |
公开(公告)号: | CN115272268A | 公开(公告)日: | 2022-11-01 |
发明(设计)人: | 于明;钱榕;刘依;郭迎春;吕华;师硕;朱叶 | 申请(专利权)人: | 河北工业大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/50;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人: | 付长杰 |
地址: | 300130 天津市红桥区*** | 国省代码: | 天津;12 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本发明为一种基于深度估计的RGBD图像显著性检测方法,利用深度估计用RGB特征生成估计深度图,作为原始深度图的补充,两者融合后作为深度模态的输入,融合后的深度特征为网络提供更多空间信息,帮助定位显著目标。两个模态特征利用交叉模态融合模块,将两个模态中优势部分进行互补选择,能够获得更有效的特征,具体是利用空间注意力加强特征后,使用加法和乘法两种方法融合两个模态的特征,加法利用特征互补性,乘法更加强调特征共性,再把两种方式得到的融合特征进行自适应融合,结合总损失的计算,实现端到端训练,明显提高检测精度。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 估计 rgbd 图像 显著 检测 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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