[发明专利]显著性图像生成方法及设备

摘要

本发明实施例提供的显著性图像生成方法及设备，选取孪生网络中目标域单个样本图像作为第一图像和孪生网络中源域图像数据集中的任一图像作为第二图像，并通过第一图像和第二图像训练第一特征提取模块、第二特征提取模块、第一显著性图生成模块、第二显著性图生成模块和判别模块，使得生成的第一显著性图和所述第二显著性图符合显著性预测标准，并将第一特征提取模块和第一显著性图生成模块组成显著性图像生成模型，通过将目标图像输入到所述显著性图像生成模型后，生成所述目标图像的显著性图像，提高了生成目标图像显著性图的效率。

主权项

1.一种显著性图像生成方法，其特征在于，该方法应用于孪生网络，包括：/n选取所述孪生网络中目标域单个样本图像作为第一图像，选取所述孪生网络中源域图像数据集中的任一图像作为第二图像；/n第一特征提取模块和第二特征提取模块的训练过程为：通过所述孪生网络中目标域中的第一特征提取模块从所述第一图像提取第一图像的特征信息作为第一特征信息，通过所述孪生网络中源域中的第二特征提取模块提取第二图像的特征信息作为第二特征信息，并将所述第一特征信息层级地融合到所述第二特征信息中生成第三特征信息；/n第一显著性图生成模块和第二显著性图生成模块的训练过程为：通过所述孪生网络中目标域中第一显著性图生成模块将所述第一特征信息生成第一显著性图；通过所述孪生网络中源域中的第二显著性图生成模块将所述第三特征信息生成第二显著性图；/n判别模块的训练过程为：通过所述判别模块对所述第一显著性图进行辨别，同时通过判别模块对所述第二显著性图进行辨别，判断生成的所述第一显著性图和所述第二显著性是否符合显著性预测标准；/n若所述第一显著性图和所述第二显著性图不符合显著性预测标准，则再次将目标域单个样本图像作为第一图像，选取所述孪生网络中源域图像数据集中的任一图像作为第二图像，重复第一特征提取模块、第二特征提取模块、第一显著性图生成模块、第二显著性图生成模块和判别模块的训练过程，直到生成的所述第一显著性图和所述第二显著性图符合显著性预测标准；/n若所述第一显著性图和所述第二显著性图符合显著性预测标准，将第一特征提取模块和第一显著性图生成模块组成显著性图像生成模型；/n将目标图像输入到所述显著性图像生成模型后，生成所述目标图像的显著性图像。/n