[发明专利]基于特征选择和特征融合的图像显著性检测方法有效
| 申请号： | 202010030505.8 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111275076B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 袁夏;居思刚;赵春霞 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/771 | 分类号： | G06V10/771;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 马鲁晋 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征选择和特征融合的图像显著性检测方法，包括以下步骤：对输入图像进行特征提取，并将特征添加至特征金字塔集合中；对特征金字塔集合进行特征选择，获得新的特征金字塔集合；以自底向上的方式，对新的特征金字塔集合中的特征进行特征融合，获得混合特征金字塔集合；利用混合特征金字塔集合中的特征对显著性预测网络模型进行训练，利用训练后的模型对待检测图像进行显著性检测。本发明采用注意力模型对图像的特征进行特征选择，增强了与图像目标相关的特征，使得特征更加有效，并采用自底向上的特征融合结构，将底层的细节特征和高层的语义特征进行了有效融合，大大提升了特征的表征能力，比一般显著性模型网络的检测准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 选择 融合 图像 显著 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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