[发明专利]一种基于全卷积神经网络的RGB-D显著性检测方法在审
| 申请号： | 202210268477.2 | 申请日： | 2022-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN114663649A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 李琦;戴蒙;史悦 | 申请（专利权）人： | 上海应用技术大学 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/56;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京奥肯律师事务所 11881 | 代理人： | 张奔 |
| 地址： | 201418 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的RGB‑D显著性检测方法。通过端到端的全卷积神经网络可以实现任意尺度图片的显著性检测，这是运用深度学习实现计算机视觉相关技术的一种有效方法。提出的方法主要包括使用多尺度卷积与注意力机制解决在跨模态融合过程中低质量深度图对特征融合的干扰，为了获取更丰富的全局信息，在顶层使用了一个全局信息感知融合模块。在其他层使用新的融合策略进行跨模态融合，同时在最低层中对前四层特征进行整合并加以利用来进行最终结果的预测。通过上述方式，本发明能够有效过滤掉深度信息中的冗余信息，对前四层特征的有效整合使得在最底层的融合过程中可以利用到更多更有效的全局信息与局部信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 rgb 显著 检测 方法 | ||
【主权项】：
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