[发明专利]一种注视点指导的显著目标检测方法

权利要求书

1.一种注视点指导的显著目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、设计多尺度特征提取器提取多尺度的卷积特征；

(2)、设计特征融合交换模块来交换注视点预测和显著目标检测之间的互补信息；

(3)、设计特征解码模块，将融合优化后的特征送入解码器生成最终的注视点预测图和显著目标预测图。

2.如权利要求1所述的一种注视点指导的显著目标检测方法，其特征在于，所述步骤(1)中的多尺度特征提取器的具体操作为：

利用一个共享的卷积神经网络对输入的图片进行特征提取得到多尺度的卷积特征集合；通过适应卷积操作得到的特征集合调整为更适合注视点预测任务的特征集合和显著目标检测任务的特征集合。

3.如权利要求2所述的一种注视点指导的显著目标检测方法，其特征在于，所述步骤(2)中的特征融合交换模块的具体操作为：

注视点预测任务的特征图包含更多的全局语义信息，可以捕获图像中最具视觉吸引力的区域；显著目标检测任务的特征图则包含了更多的底层边缘信息，能够对边缘进行精确的分割，两者包含许多的互补信息，特征融合交换模块包括外部特征交换模块和内部特征融合模块，外部特征交换模块在两个任务之间建立了双向的信息传递通道，内部特征融合模块采用了自顶向下的特征融合模式，将高层特征与底层特征更好的进行融合，加强高层语义信息对底层细节信息的指导。

4.如权利要求3所述的一种注视点指导的显著目标检测方法，其特征在于，所述步骤(3)中的特征解码模块的具体操作为：

解码模块包括多尺度感受野增强模块和特征结合模块，多尺度感受野增强模块用于为特征图中的每个像素点提供多尺度的感受野范围，特征结合模块在解码过程中融合每层的特征与上一层的特征，逐步生成最终的预测图。