[发明专利]一种基于多尺度特征融合的RGBD显著性检测方法有效
| 申请号： | 202010028837.2 | 申请日： | 2020-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN111242138B | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;温洪发;周晓飞;孙垚棋;张继勇;张勇东 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06K9/62;G06V10/80 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多尺度特征融合的RGBD显著性检测方法。本发明首先构建了显著性检测模型，通过双流特征提取模块提取多级RGB图像特征和深度图像特征；通过多尺度特征池化模块和多尺度特征聚合模块进一步提取深层次特征。同时利用深度融合模块逐级融合来自于特征提取分支、多尺度特征池化模块和多尺度特征聚合模块的特征。显著性边界细化模块通过来自于RGB图像特征提取分支和深度图像特征提取分支的浅层特征进行边界约束，达到细化边界的目的；同时利用深度融合模块的输出特征进行全局约束，达到全局优化的目的。本发明实现了端到端的显著性预测，将边缘信息引入到了显著性检测中，可以充分有效地利用RGB图像信息和深度图像信息来预测显著性区域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 融合 rgbd 显著 检测 方法 | ||
【主权项】：
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