[发明专利]一种判别辅助和多模态加权融合的显著物体检测方法在审
| 申请号： | 202110805562.3 | 申请日： | 2021-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN113362322A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 周武杰;朱赟;强芳芳;许彩娥 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 本发明公开了一种判别辅助和多模态加权融合的显著物体检测方法。在训练阶段，构建生成器部分卷积神经网络以及判别器部分卷积神经网络，生成器部分卷积神经网络的隐层包括彩色显著图获取流和热红外显著图获取流；判别器部分卷积神经网络包括四个共享参数、相同结构的卷积神经网络，隐层包括真实/彩色/热红外/融合判别卷积模块、真实/彩色/热红外/融合判别全连接；使用原始图像输入到卷积神经网络中进行训练；在测试阶段，将待检测图像输入到生成器部分中，得到预测显著性检测图像。本发明提高了网络的网络对光线变化的不敏感程度，在黑夜条件下也能检测出显著物体，并且进一步优化了预测图的轮廓信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 判别 辅助 多模态 加权 融合 显著 物体 检测 方法 | ||
【主权项】：
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