[发明专利]一种基于深度学习的RGB-D显著性目标检测方法有效
| 申请号： | 202110396328.X | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN113159068B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 雷建军;张明亮;彭勃;祝新鑫;潘兆庆 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/56;G06V10/80 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的RGB‑D显著性目标检测方法，包括：引入单目深度估计网络生成增强深度图作为原始深度图的补充，将两种深度图送入深度图特征提取流进行特征提取，对深度图特征进行自适应地择优选择，获取优化后的各级深度图特征；将RGB特征和深度图特征在两个置信度图的指导下进行融合，将RGB特征、深度图特征和融合特征进行级联和进一步融合，获得更新的RGBD融合特征；设计置信度图的迭代更新策略，考虑上一级的置信度图、当前级的单模态特征以及当前级的跨模态特征，生成更新的置信度图；使用交叉熵损失函数来对网络输出的每一级置信度图和最终的显著性结果进行监督，训练交叉熵损失函数，基于训练后的网络实现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 rgb 显著 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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