[发明专利]一种基于视差估计增强的显著物体检测方法在审
| 申请号： | 202110297511.4 | 申请日： | 2021-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN113192002A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 周武杰;朱赟;雷景生;万健;钱小鸿;叶宁;甘兴利 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310023 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于视差估计增强的显著物体检测方法。本发明包括训练阶段和测试阶段两个过程；训练阶段过程具体为：1_1：选取Q幅原始左视图和对应的原始右视图、真实视差标签图以及真实显著检测图像，并构成训练集；1_2：将训练集输入总卷积神经网络，总卷积神经网络输出每幅原始场景图像对应的八幅预测图；1_3：计算训练集中的每幅原始左视图对应的总损失函数值；1_4：重复执行1_2和1_3共V次，获得训练好的总卷积神经网络；测试阶段过程具体为：步骤2：将待检测的场景图像输入到训练好的总卷积神经网络，得到对应的显著检测性预测图。本发明完善了显著性检测图的细节信息，并且无需预处理的视差图，更利于实际场景的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视差 估计 增强 显著 物体 检测 方法 | ||
【主权项】：
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