发明专利已授权

一种基于多尺度特征注意机制的快速显著性检测方法

📄 申请号：CN201910988094.0 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-10-17

公开号

CN110929735B

公开日

2022-04-01

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

G06V10_46

IPC 分类号

G06V10_46 , G06V10_764 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

计算机视觉计算机视觉图像处理深度学习

应用场景

智能视频监控, 自动驾驶, 图像检索, 机器人导航, 图像编辑

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摘要

本发明提供一种基于多尺度特征注意机制的快速显著性检测方法。本发明方法首先通过深度卷积网络对图像进行处理，获得基于不同卷积层的特征，包括较浅层特征和高级语义特征，然后分别对获得基于不同卷积层的特征进行处理，最后将处理后的较浅层特征和高级语义特征输入至解码器中，生成显著性检测图。本发明消除了大部分背景特征的干扰，增加了计算效率并有效地抑制背景信息，对高级语义特征使用金字塔扩张卷积更好的利用语义信息，并采用双解码器结能对特征进行进一步细化，最终生成的显著性图能够以明晰的边界完整的凸显图像中的显著性区域，并有效地抑制背景区域。

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

一种基于深度学习语义分割网络的二维相位解包裹方法

当前第 / 件

一种适用于直流微网的二次电压调节方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_46)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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