[发明专利]多深度特征融合的图像显著性目标检测方法及系统有效
| 申请号： | 202010832414.6 | 申请日： | 2020-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN112132156B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 陈振学;闫星合;刘成云;孙露娜;段树超;朱凯;陆梦旭;李明 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/80;G06V10/44;G06V10/46;G06V10/774;G06V20/56;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多深度特征融合的图像显著性目标检测方法及系统，包括：获取设定场景下的待检测图像信息；将所述图像信息输入到训练好的多深度特征融合神经网络模型；所述多深度特征融合神经网络模型在编码阶段采用卷积进行特征提取，在解码阶段结合卷积和双线性插值的上采样方法还原输入图像的信息，输出具有显著性信息的特征图；采用多层级网络学习不同层级的特征图，将不同层级的特征图融合；输出最终的显著性目标检测结果。本发明利用多深度特征融合神经网络对场景中的图像进行显著性目标检测，保障检测的精度，并加快了后续处理过程的速度；加入轮廓检测支路，用轮廓特征细化待测目标的边界细节。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 特征 融合 图像 显著 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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