基于隐含深度信息恢复的图像显著性物体检测方法及系统
授权
摘要
本申请公开了基于隐含深度信息恢复的图像显著性物体检测方法及系统，获取目标图像和目标图像对应的图像深度信息；将目标图像和目标图像对应的图像深度信息，同时输入到训练后的基于隐含深度信息恢复的神经网络模型中；基于隐含深度信息恢复的神经网络模型分别实现对目标图像进行特征提取和对图像深度信息的特征提取；将两个特征提取各自得到的特征进行跨模态特征融合；将跨模态特征融合得到的特征，与基于隐含深度信息恢复的神经网络模型对目标图像进行特征提取得到的各个特征，依次进行特征融合得到最终的融合特征；将最终的融合特征进行预测，得到预测的显著性物体图像。
基本信息
专利标题 ：
基于隐含深度信息恢复的图像显著性物体检测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112528899A
申请号 ：
CN202011500709.X
公开（公告）日 ：
2021-03-19
申请日 ：
2020-12-17
授权号 ：
CN112528899B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
程明明吴宇寰刘云
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 ：
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 ：
黄海丽
优先权 ：
CN202011500709.X
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/46 G06K9/62 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
2022-04-12 ：
授权
2021-04-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20201217
申请日 : 20201217
2021-03-19 ：
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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