[发明专利]卷积神经网络边缘辅助增强的双目显著性图像检测方法在审
| 申请号： | 202010191633.0 | 申请日： | 2020-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN111428602A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 周武杰;柳昌;雷景生;何成;王海江;周扬;邱薇薇 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310023 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种卷积神经网络边缘辅助增强的双目显著性图像检测方法。采集原始3D图像包括RGB图和深度图构成训练集；构建RGB图网络和深度图网络，RGB图网络和深度图网络之间通过融合卷积模块连接再融合生成最后的显著性图，形成双目卷积神经网络；将训练集进行训练得到总损失；通过反向传播优化神经网络权重参数，获得训练后的双目卷积神经网络；待测的图像输入到双目卷积神经网络中后预测处理，输出结果。本发明采用双目网络区域增强边缘辅助来生成显著性图，用边缘图来对区域图进行边界加强，输出结果更加准确清晰，解决了现有技术存在显著区域不明显和边界不明确的问题，提高检测效率和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 边缘 辅助 增强 双目 显著 图像 检测 方法 | ||
【主权项】：
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