[发明专利]基于注意力膨胀卷积特征融合的显著物体检测方法在审

专利信息
申请号: 202010654187.2 申请日: 2020-07-07
公开(公告)号: CN111798436A 公开(公告)日: 2020-10-20
发明(设计)人: 周武杰;郭沁玲;雷景生;强芳芳;王海江;何成;杨胜英 申请(专利权)人: 浙江科技学院
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 代理人: 周新楣
地址: 310013 浙江省杭*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于注意力膨胀卷积特征融合的显著物体检测方法,具体步骤如下:选取训练数据集并进行预处理;构建端到端的卷积神经网络分类模型;对构建好的所述卷积神经网络分类模型进行训练,得到对应的显著性检测图;计算卷积神经网络分类模型的损失函数值;进一步得到最小损失函数值分类模型的权重和偏置数值;得到最终的卷积神经网络分类模型;输入测试数据集到最终的卷积神经网络分类模型中,得到预测结果。本发明提供了一种基于注意力膨胀卷积特征融合的显著物体检测方法,输入为RGB彩色图和深度图,采用高层次、低层次多尺度特征充分融合,提取准确的边缘图来对区域图进行边界加强,使最后生成的图片更加准确清晰。
搜索关键词: 基于 注意力 膨胀 卷积 特征 融合 显著 物体 检测 方法
【主权项】:
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