[发明专利]一种深度感知和多模态自动融合的RGB-D显著性目标检测方法有效
| 申请号： | 202011504271.2 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112651406B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 李玺;张文虎;孙鹏 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/80;G06V10/56;G06V10/82;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： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度感知和多模态自动融合的RGB‑D显著性目标检测方法，用于在给定彩色图像和对应的深度图像的情况下，对彩色图像中的显著物体做像素级的细粒度分割。具体包括如下步骤：获取训练该任务的图像数据集，并定义算法目标；分别建立用于提取彩色图像与深度图像的深度神经网络；建立用于多模态自动融合的超网络；基于前述的超网络进行神经网络结构搜索以确定模型结构；基于前述模型结构进行预测模型训练，并得到最终的训练好的神经网络模型。本发明适用于RGB‑D场景下的显著性目标检测，面对各类复杂情况具有较佳的效果和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 感知 多模态 自动 融合 rgb 显著 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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