发明专利已授权

多模态的深度信息融合和注意力学习的显著性检测方法

Name: 多模态的深度信息融合和注意力学习的显著性检测方法
Brand: 浙江科技学院
SKU: 2019104446211
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910444621.1 📄 发布日：2026/10/14

著录项目信息

申请日

2019-05-27

公开号

CN110246148B

公开日

2021-07-13

申请人

浙江科技学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_13

IPC 分类号

G06T7_13 , G06T5_50 , G06K9_46 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法计算机视觉多模态信息融合

应用场景

计算机视觉, 图像处理, 视频分析, 自动驾驶感知, 医学影像分析

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摘要

本发明公开了一种多模态的深度信息融合和注意力学习的显著性检测方法，其在训练阶段构建卷积神经网络，隐层包括RGB图神经网络块、RGB图最大池化层、RGB图上采样神经网络块、RGB图融合层、深度图神经网络块、深度图最大池化层、深度图上采样神经网络块、深度图融合层、RGB图深度图融合层、注意力机制模型；将训练集中的彩色真实物体图像和深度图像输入到卷积神经网络中进行训练，得到两幅显著性检测预测图和一幅显著性边界预测图；通过计算得到的三幅预测图各自对应的损失函数值，得到卷积神经网络训练模型；在测试阶段利用卷积神经网络训练模型对待显著性检测的图像进行预测，得到预测显著性检测图像；优点是显著性检测准确率高。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN110246148B

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平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种基于卷积神经网络的立体图像视觉显著性检测方法

当前第 / 件

一种基于多层特征的单目图像深度估计方法

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