[发明专利]一种基于格式塔法则的半监督显著性检测方法有效
| 申请号： | 202011579447.0 | 申请日： | 2020-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN112668643B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 徐宇航;李璇;黄正华;程莉;马雷;杨智;田金文 | 申请（专利权）人： | 武汉工程大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/77;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于格式塔法则的半监督显著性检测方法，将训练图像输入卷积神经网络进行特征提取得到初步显著性映射，利用格式塔法则进行损失函数的定义并计算损失值，基于该损失值和初步显著性映射实现卷积神经网络的训练；利用训练完成的卷积神经网络和全连接CRF方法实现基于格式塔法则的半监督显著性检测。本发明将格式塔法则融入到损失函数和优化显著性映射的定义之中，充分考虑了人类视觉系统的知觉感知，能够有效利用先验信息；图像级标签比像素级标签更有效地收集，因此注释成本大大降低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 格式 法则 监督 显著 检测 方法 | ||
【主权项】：
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