[发明专利]一种广告图像素材检测方法有效
| 申请号： | 201910654454.3 | 申请日： | 2019-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN110458203B | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 殷绪成;徐奔;杨春 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/181 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种广告图像素材检测方法，能够实现精细的广告图像素材检测。所述方法包括：获取广告图像素材检测训练集；构建多尺度实例分割网络，利用获取的训练集中的图像训练所述多尺度实例分割网络，其中，所述多尺度实例分割网络，用于对提取的语义信息和连接信息进行带孔空间金字塔池化处理，得到不同尺度的素材特征，基于得到的每一尺度的素材特征进行语义预测，并级联得到的素材特征得到表示像素间连接关系的连接预测和表示广告图像素材边界的轮廓预测，将语义损失、连接损失和轮廓损失组成损失函数，联合优化所述多尺度实例分割网络，将连接预测结果和任一语义预测结果进行连接，输出图像中的广告图像素材。本发明涉及计算机视觉领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 广告 图像 素材 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种广告图像素材检测方法，其特征在于，包括：/n获取广告图像素材检测训练集；/n构建多尺度实例分割网络，利用获取的训练集中的图像训练所述多尺度实例分割网络，其中，所述多尺度实例分割网络，用于提取图像中多个尺度的像素级的语义信息和像素间的连接信息，并对提取的语义信息和连接信息进行带孔空间金字塔池化处理，得到不同尺度的素材特征，基于得到的每一尺度的素材特征进行语义预测，并级联得到的素材特征得到表示像素间连接关系的连接预测和表示广告图像素材边界的轮廓预测，将语义损失、连接损失和轮廓损失组成损失函数，联合优化所述多尺度实例分割网络，将连接预测结果和任一语义预测结果进行连接，输出图像中的广告图像素材；/n通过训练好的所述多尺度实例分割网络提取图像中的广告图像素材。/n
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