发明专利已授权

一种基于弱监督学习的协同显著性检测方法

📄 申请号：CN202011495029.3 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-12-17

公开号

CN112598043A

公开日

2021-04-02

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

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06K9_46 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

弱监督学习人工智能算法图像识别深度学习弱监督学习

应用场景

图像检索, 视频监控, 图像分割, 目标检测, 多媒体分析

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摘要

本发明公开了一种基于弱监督学习的协同显著性检测方法。本发明包括以下步骤：步骤(1)深度神经网络的构建和预训练；步骤(2)弱监督数据集的划分；步骤(3)显著性图像样本增强；步骤(4)协同显著性图的预测。使用弱监督的方式隐式地抓取图像间的协同特征，使用样本图像增强的方式增加神经网络的鲁棒性。协同显著性检测中，如何利用好图像间的协同特征是关键的，本发明使用约50％的样本输入到神经网络中进行训练微调隐式获取图像间的协同特征。同时存在图像样本中显著性目标在像素层面所占的比例较小的情况，不利于神经网络的训练和微调，本发明使用一种图像样本增强的手段来克服这一点，来实现对一组图像中显著性目标的预测。

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

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：17 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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