发明专利已授权

一种基于空间金字塔池的多模态融合显著性检测方法

Name: 一种基于空间金字塔池的多模态融合显著性检测方法
Brand: 浙江科技学院
SKU: 2019108580900
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910858090.0 📄 发布日：2026/10/14

著录项目信息

申请日

2019-09-11

公开号

CN110705566A

公开日

2020-01-17

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

G06K9_46

IPC 分类号

G06K9_46 , G06K9_62 , G06T7_11 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法多模态融合

应用场景

智能安防, 自动驾驶, 医学影像分析, 机器人视觉, 图像检索

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摘要

本发明公开了一种基于空间金字塔池的多模态融合显著性检测方法，其在训练阶段构建卷积神经网络，包括输入层、隐层和输出层，输入层包括2个子输入层，隐层包括10个神经网络块、2个空间金字塔池多模态融合层、4个卷积层、3个反卷积层、3个过渡用卷积层，输出层包括3个子输出层；将训练集中的每幅左视点图像和深度图像各自的三通道分量输入到卷积神经网络中进行训练，得到每幅左视点图像对应的三幅显著性检测图；通过计算显著性检测图构成的集合与真实人眼注视图构成的集合之间的损失函数值，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进行预测；优点是检测准确度高，且检测效率高。

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： CN110705566A

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该专利的转让价格是多少？

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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

一种基于残差金字塔池化神经网络的语义分割方法

当前第 / 件

基于卷积神经网络的多尺度图像质量检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_46)

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