[发明专利]一种基于特征聚合的RGBD显著性检测方法在审
| 申请号： | 202010710225.1 | 申请日： | 2020-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN111931787A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;温洪发;周晓飞;孙垚棋;张继勇;张勇东 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于特征聚合的RGBD显著性检测方法，首先对输入图像进行预处理；然后构建显著性检测网络；显著性检测网络包括特征提取网络和特征聚合网络。特征提取网络为一对基于ResNet50构建的非对称双流主干网络，分为RGB图像特征提取分支和深度图像特征提取分支。特征聚合网络包括K近邻GNNs、区域增强模块、分级融合模块、分块Non‑local模块。最后训练显著性检测网络，通过训练好的显著性检测网络进行显著性检测；本发明高效地联合推理了2D外观和3D几何信息，充分融合了来自于RGB图像和深度图像这两种不同模态的信息，通过分级融合模块进一步提升了模型的多尺度表达能力，使得粗糙级别的特征和精细级别的特征很好地融合在一起。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 聚合 rgbd 显著 检测 方法 | ||
【主权项】：
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