[发明专利]基于正则化稠密连接特征金字塔的实例显著性检测方法

摘要

一种基于正则化稠密连接特征金字塔的实例显著性检测的方法。该方法的目的是构造稠密连接的特征金字塔来进行图像实例级显著性检测。该方法设计了一种新的卷积神经网络模型，这种新的卷积神经网络模型通过构建该发明提出的正则化的稠密连接在原有特征金字塔的基础上构造一个新的特征金字塔。稠密连接为构建新特征金字塔提供了更多的低层级特征，而正则化操作在稠密连接提供更多低层级特征的情况内更好地提取其中的有用信息而刨除无用信息。此外，利用多级RoIAlign方法进行特征聚合可以更精确地对实例进行分割。使用该方法检测出的显著性实例，可以用于重要目标分割、自适应图像压缩、图像检索等应用领域。