[发明专利]一种基于图卷积神经网络的全景图视觉显著性检测方法有效
| 申请号： | 202011335092.0 | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN112381813B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 陈东文;青春美;徐向民 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T19/00;G06T3/40;G06T5/50;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 王东东 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的全景图视觉显著性检测方法，包括全景图的局部显著性检测；全景图的全局显著性检测及将局部显著性检测和全局显著性检测进行融合。本发明可以充分利用全景图全局和局部场景的特点，有效地解决全景图景物扭曲程度严重，左右边界不连续对显著性检测的影响问题，从而提高对全景图显著性检测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 全景 视觉 显著 检测 方法 | ||
【主权项】：
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