[发明专利]一种基于注意力机制和多尺度特征融合的显著性目标检测方法在审
| 申请号： | 202310667710.9 | 申请日： | 2023-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN116681978A | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 张雷洪;沈自敏;方舒;徐润初;李阳俊;张怡强;杨麾;刘凯;王凯民;徐邦联;张大伟 | 申请（专利权）人： | 上海理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/82;G06V10/40;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0455;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 上海邦德专利代理事务所(普通合伙) 31312 | 代理人： | 梁剑 |
| 地址： | 200093 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力机制和多尺度特征融合的显著性目标检测方法，包括：S1、进行数据预处理，构建深度学习模型训练及测试所需的数据集及标签；S2、构建基于注意力机制和多尺度特征融合的显著性目标检测网络；S3、将S1中的训练数据集输入到S2中构建的显著性目标检测网络中进行训练，得到显著性目标检测模型；S4、随机挑选图片输入到该模型中，得到检测结果。根据本发明，有效的提取到显著性区域的特征，有效地过滤冗余特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 尺度 特征 融合 显著 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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