[发明专利]一种双流网络二次融合的显著性物体检测方法在审
| 申请号： | 202110656452.5 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113256603A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 周武杰;郭沁玲;强芳芳;许彩娥 | 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 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种双流网络二次融合的显著性物体检测方法，应用于显著性检测技术领域，其在训练阶段构建卷积神经网络，输入层包括RGB图输入层和热力图输入层，编码部分包括10个神经网络块，译码部分包括5个动态融合块、10个跳连块、5个注意力融合块；将训练集中的每对原始3D图像的RGB图像及对应的热力图像输入到卷积神经网络中进行训练，输出每对原始3D图像对应的显著性预测图像；通过多次迭代并计算显著性预测图像与对应的标签图像之间的损失函数值，获取卷积神经网络训练模型的最优权值矢量和最优偏置项；测试时利用最优权值矢量和最优偏置项进行预测，预测得到显著性预测图像；优点是其显著性检测精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 双流 网络 二次 融合 显著 物体 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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