学习生物视觉通路的轮廓检测方法
授权
摘要
本发明旨在提供一种学习生物视觉通路的轮廓检测方法，包括以下步骤：构建深度神经网络结构，深度神经网络结构具体如下：编码网络、解码网络、前馈融合模块；其中，编码网络为VGG16与FENet相结合的网络结构；原始图像依次经过编码网络、解码网络、前馈融合模块处理，获得最终输出轮廓。本发明能让编码器获得更丰富的轮廓特征信息，提升轮廓检测性能。
基本信息
专利标题 ：
学习生物视觉通路的轮廓检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113538485A
申请号 ：
CN202110784619.6
公开（公告）日 ：
2021-10-22
申请日 ：
2021-08-25
授权号 ：
CN113538485B
授权日 ：
2022-04-22
发明人 ：
林川张哲一谢智星陈永亮张晓张贞光吴海晨李福章潘勇才韦艳霞
申请人 ：
广西科技大学
申请人地址 ：
广西壮族自治区柳州市东环路268号
代理机构 ：
长沙正奇专利事务所有限责任公司
代理人 ：
周晟
优先权 ：
CN202110784619.6
主分类号 ：
G06T7/13
IPC分类号 ：
G06T7/13 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
G06T5/50
通过使用多于一幅图像的，例如平均、减少
G06T7/13
边缘检测
法律状态
2022-04-22 ：
授权
2021-11-09 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/13
申请日 : 20210825
申请日 : 20210825
2021-10-22 ：
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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1、
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