一种基于多尺度受约束自注意机制的视频显著性物体检测的方法
授权
摘要

本发明公开了一种基于多尺度受约束自注意机制的视频显著性物体检测方法。该方法采用了受约束注意力机制,即度量询问元素和视频片段中若干帧在其周围约束区域的相似性生成注意力图,并通过该注意力图作为权重,加权收集若干帧在其周围约束区域的特征信息加强询问元素的特征。同时,利用多分支技术,使每个受约束注意力分支的采样在不同的尺度范围,构成的多尺度受约束自注意机制可以适用于不同尺度大小的输入。该方法成功地利用了视频片段中帧间元素间的视觉联系,从而解决了视频间显著性物体的运动建模。基于该方法构建的视频显著性目标检测系统可以达到极快的检测速度和较高的检测精度。

基本信息
专利标题 :
一种基于多尺度受约束自注意机制的视频显著性物体检测的方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN111242003A
申请号 :
CN202010024556.X
公开(公告)日 :
2020-06-05
申请日 :
2020-01-10
授权号 :
CN111242003B
授权日 :
2022-05-27
发明人 :
程明明顾宇超卢少平
申请人 :
南开大学
申请人地址 :
天津市南开区卫津路94号
代理机构 :
天津耀达律师事务所
代理人 :
侯力
优先权 :
CN202010024556.X
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/46  G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-27 :
授权
2020-06-30 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20200110
2020-06-05 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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