发明专利已授权

基于深监督学习的图像显著性目标检测方法（需要二次变更）

📄 申请号：CN202110312130.9 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2021-03-24

公开号

CN113139431B

公开日

2024-05-03

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_40

IPC 分类号

G06V20_40 , G06V10_46 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

显著性目标检测人工智能算法图像识别深度学习目标检测检测方法显著性目标检测

应用场景

智能监控, 自动驾驶, 图像编辑, 医学影像分析, 机器人视觉

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摘要

本发明公开了一种基于深监督学习的图像显著性目标检测方法，首先，修改VGG‑16网络以适应显著性检测任务，去除网络的最后一层池化层和所有全联接层，利用修改后的VGG‑16网络来提取图像的多尺度特征信息，递归融合多尺度特征，得到显著性图像；为了加强图像的边界，将真值图像依次下采样到特征图像同样的大小，来自像素级的信息监督每一层的显著性图像预测，促进预测中的互补效应，递归指导每一层的显著性特征图像，优化边界信息，增强最后的显著性图像效果。本发明解决了现有技术多尺度显著性检测存在的边界模糊等问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于卷积神经网络和编码的手写数字识别方法

当前第 / 件

基于卷积神经网络和频域注意力的图像隐写方法

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