发明专利已授权

一种基于深度残差网络的视觉显著性检测方法

📄 申请号：CN202010389359.8 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-05-10

公开号

CN111797841B

公开日

2024-03-22

申请人

浙江工业大学

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_82 , G06V10_80 , G06N3_0464 , G06N3_09 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习计算机视觉图像显著性检测

应用场景

图像检索, 视频监控, 自动驾驶, 图像压缩, 目标检测

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摘要

本发明涉及一种基于深度残差网络的视觉显著性检测方法，包括以下四部分：（1）搭建视觉显著性检测神经网络：包括以深度残差网络为基础网络结构，增加金字塔特征增强模块、基于空间金字塔池化的语义监督模块以及特征融合模块；（2）神经网络训练优化：包括多路损失函数设计和数据集增强；（3）完成对神经网络的训练；（4）使用训练好的神经网络对通用图像进行检测，输出显著性区域的图像。与现有神经网络显著性检测方法相比，本发明具有更好的显著性检测效果，对具有复杂纹理信息、各种颜色背景的图像也能检测出精确的显著性区域，检测结果更接近真实值、噪声更少、分辨率更高、边缘精细，帧率更高，能够满足实时性检测的要求。

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

基于三维点云的实时轨道障碍物检测方法

当前第 / 件

一种含有苯并[c][1,2,5]噻二唑衍生物受体结构单元的有机发光材料及应用

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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：16 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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