[发明专利]一种视觉显著性检测中的自主学习方法在审
| 申请号： | 202111012352.5 | 申请日： | 2021-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN113837200A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 王涵宇;王致畅;边疆;裴轶敏;章涛;潘晨 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种视觉显著性检测中的自主学习方法，包括以下各个步骤：(1)借助两个有监督的深度SOD模型构造两个并行的视觉感知通道，形成一套双视觉信息流的显著目标检测框架；(2)比较同一时刻两个感知通道输出显著图的二值化掩膜之间的差异，判断显著目标区域的感知饱和程度；(3)若感知饱和度大，双通道输出的显著图可叠加生成一个最终显著图，该显著图的二值化掩膜被视为高可信度的目标区域；由此收集一定数量可信度高的自动标注目标区域，形成算法自主标注的训练样本集，用于步骤(1)中两个有监督的深度SOD模型的进一步自主学习更新。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 视觉 显著 检测 中的 自主 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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