[发明专利]一种基于边界增强的显著性目标检测方法及系统在审
| 申请号： | 202210467623.4 | 申请日： | 2022-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN114821059A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 田智强;余凌昊;陈张 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/46;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 李鹏威 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于边界增强的显著性目标检测方法及系统，以视觉显著性图像数据为输入，通过卷积神经网络对显著性目标区域进行预测，解决显著性目标检测任务中尺度变化和边界区域像素模糊的问题,通过使用不同分辨率的特征信息相互进行补充，进一步加强单一分辨率特征的表达能力；使用多尺度特征提取，从固定分辨率特征中提取不同尺度的信息，更好的解决目标尺度变化的问题；使用边界提取建模显著性边界，提取边界信息后进一步补充显著性目标特征信息，一定程度上解决边界像素不清晰的问题，得到最终的显著性目标预测,使用一种混合损失函数，从不同层面监督模型训练，以更加均匀高亮的突出显著性目标区域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 边界 增强 显著 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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