[发明专利]一种基于级联改良网络的显著性物体检测方法有效
| 申请号： | 201911278227.1 | 申请日： | 2019-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN110889416B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 杨巨峰;翟英杰;范登平 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/80;G06V10/46;G06V10/56 |
| 代理公司： | 天津耀达律师事务所 12223 | 代理人： | 侯力 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于级联改良网络的RGB‑D显著性物体检测方法，属于图像处理技术领域。大多数现有的RGB‑D模型直接聚合来自不同层级的CNN网络的特征，容易引入低层特征所含有的噪声和干扰信息。本发明创造性地提出一种级联改良式的结构，用高层部分的特征生成的显著性图作为掩膜来改良低层部分的特征，然后再通过聚合改良后的低层特征生成最终的显著性图；此外，为了排除深度图的干扰信息，本发明提出一个深度增强模块用于进行深度特征和RGB特征混合前的预处理。本发明用4个评价指标在7个数据集上进行实验，结果表明本发明超越当前所有最先进的RGB‑D显著性物体检测方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 级联 改良 网络 显著 物体 检测 方法 | ||
【主权项】：
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