[发明专利]层次化多感受野网络的显著性目标检测算法在审
| 申请号： | 202210019564.4 | 申请日： | 2022-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN114913344A | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 高修菊;孙延光;夏晨星;段秀真;段松松 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/80;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉领域，提供了一种层次化多感受野网络的显著性目标检测算法，包括以下步骤：1)将ResNet‑50作为主干框架对RGB图像提取多尺度特征信息然后进行编码；2)利用层次化多感受野卷积机制优化多层次特征生成高质量特征；3)利用隐形关系特征融合机制将优化后的特征进行互补性融合，然后生成最终显著性图。与现有的技术相比，本发明层次化多感受野网络的显著性目标检测算法利用不同层次感受野的卷积操作优化多层次特征并进行隐形关系特征融合，多层次特征逐层优化生成高性能显著性图。 | ||
| 搜索关键词： | 层次 感受 网络 显著 目标 检测 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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