[发明专利]一种基于3D卷积的光场显著性目标检测方法有效
| 申请号： | 202110600616.2 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113343822B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 王昕;熊高敏;张钊;冯进;于海潮;高隽 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于3D卷积的光场显著性目标检测方法，包括：1、对光场数据进行重聚焦，得到不同聚焦参数下的光场数据；2、对重聚焦后的光场数据进行解码，得到聚焦在场景不同深度下的焦点堆栈；3、对焦点堆栈进行数据增强；4、构建基于3D卷积的深度卷积神经网络，以焦点堆栈作为输入，对深度卷积神经网络进行训练，得到光场显著性目标检测模型；5、利用训练好的模型对待检测的焦点堆栈进行显著性目标检测，并评估模型在待检测的焦点堆栈上的精度。本发明能实现基于3D卷积的光场显著性目标检测，有效提高复杂多变环境下场景的显著性目标检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 显著 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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