[发明专利]一种基于互补标签融合监督学习的图像显著性检测方法在审
| 申请号： | 202110338770.7 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN113112461A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 张美玉;谷雨斌;郑建炜;冯宇超;李鹏飞;吴杰 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于互补标签融合监督学习的图像显著性检测方法，包括：步骤S1、将标签图像分别得到对应的主体标签图和细节标签图；步骤S2、对训练数据集图像做随机裁剪、随机旋转、归一化、灰度化处理以增强样本的多样性；步骤S3、输入一个尺寸为H×W的图像，使用ResNet50框架预先处理获取到网络的第2至5层输出特征图；步骤S4、对通过ResNet50框架得到的四层输出特征图分别做两次卷积操作，进行编码；步骤S5、分别将主体图编码后的特征和细节图编码后的特征分别传入主体图解码器和细节图解码器进行解码；步骤S6、将两个解码器所得到的主体特征和细节特征进行相加融合，再进行两次卷积和池化操作，得到预测的图像。本发明具有更好的显著目标预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 互补 标签 融合 监督 学习 图像 显著 检测 方法 | ||
【主权项】：
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