[发明专利]一种基于双目视差偏移融合的视觉显著性预测方法在审
| 申请号： | 202110385471.9 | 申请日： | 2021-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN113066074A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 周武杰;马佳宝;雷景生;强芳芳;钱小鸿;甘兴利 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 韩迎之 |
| 地址： | 310023 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双目视差偏移融合的视觉显著性预测方法，涉及深度学习领域。其在训练阶段，构建卷积神经网络，网络包括特征提取层和上采样层。特征提取层包括两个孪生网络，网络框架采用ResNet34架构，使用5个卷积块组成的卷积神经网络特征提取部分；上采样层包括4个部分：GCM模块、CAM模块、特征级联传递模块和SPSM模块构成。使用NCTU双目图像数据集输入到卷积神经网络中进行训练，得到单通道显著性目标预测图；再通过计算训练集集图像对应的预测图与真实显著性目标标签图之间的损失函数值，获得卷积神经网络分类训练模型的最优权值矢量和偏置项。优点是提高了显著性目标预测的效率和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双目 视差 偏移 融合 视觉 显著 预测 方法 | ||
【主权项】：
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