发明专利 已授权

一种基于编解码结构的多模态显著性对象检测方法

📄 申请号:CN202010494739.8 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2020-06-03
公开号
CN111914852B
公开日
2023-10-03
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

技术画像

应用场景

智能监控, 自动驾驶, 图像检索, 机器人视觉, 视频分析

摘要

本发明提供一种基于编解码结构的多模态显著性对象检测方法。本发明在已有的彩色图像算法模型的基础之上,将深度图像作为先验信息,补充到算法之中。本发明方法可分为两部分:一部分以彩色图像为输入,基于编解码结构的深度学习技术,实现显著性检测;另一部分用于处理深度图像,用轻量级的神经网络学习深度特征,并将特征信息补充到第一部分,从而提高整体模型的识别精度。本发明方法能够简单高效的利用深度图像,从中学习特征,增强算法的识别精度和稳定性,能够为现有部署的显著性检测算法提供快捷、低廉的更新手段。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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议价
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:27 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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