[发明专利]一种基于特征先校正再融合的多模态显著性目标检测方法在审
| 申请号： | 202310320455.0 | 申请日： | 2023-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN116363468A | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 李春光;何宇光;彭康利;宋红卫;秦琦;张强;金国强 | 申请（专利权）人： | 陕西黄陵发电有限公司;西安热工研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/82;G06V10/778;G06V10/24;G06N5/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 王艾华 |
| 地址： | 727307 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征先校正再融合的多模态显著性目标检测方法，包括两步样本选择策略获取高质量且与可见光图像前景对齐的深度图像作为可见光图像生成深度图像网络的训练目标，送入可见光图像生成深度图像网络获取高质量伪深度图像；深度特征校正模块对原始深度图像进行校正获得校正后的深度特征；多模态多尺度融合模块对提取的可见光图像特征和得到校正的深度图像特征进行跨模态融合充分挖掘两种模态的互补特征；采用浅层特征注入模块将浅层细节信息补充到深层特征获得更加具有辨别力的特征；具有辨别力的跨模态特征预测最终显著性图，获得显著性预测图；采用监督学习模型得到网络模型参数，获得完整且精细的显著性预测图。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 校正 融合 多模态 显著 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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