[发明专利]基于边缘指导和多层次特征动态聚合的显著性目标检测方法在审
| 申请号： | 202210029292.6 | 申请日： | 2022-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN114529740A | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 孙延光;夏晨星;高修菊;李续兵;赵文俊;段秀真 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/74;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/26;G06K9/62;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，提供了基于边缘指导和多层次特征动态聚合的显著性目标检测方法，包括以下步骤：1)利用VGG‑16主干框架对RGB图像进行初始多层次特征提取并进行编码；2)利用多层次特征动态聚合模块强化多层次特征，生成初始显著性图；3)利用边缘预测模块从主干网络中低层次的特征生成高质量边缘信息图；4)初始显著性图与边缘信息图进行高效融合增强显著性目标的边缘信息，生成高性能最终显著性图。与现有的技术相比，本发明基于边缘指导和多层次特征动态聚合的显著性目标检测方法通过集成两个模块极大提升优化多层次特征的表达能力，进一步提升显著性图的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 边缘 指导 多层次 特征 动态 聚合 显著 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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