基于边缘指导和多层次特征动态聚合的显著性目标检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明属于计算机视觉领域，提供了基于边缘指导和多层次特征动态聚合的显著性目标检测方法，包括以下步骤：1)利用VGG‑16主干框架对RGB图像进行初始多层次特征提取并进行编码；2)利用多层次特征动态聚合模块强化多层次特征，生成初始显著性图；3)利用边缘预测模块从主干网络中低层次的特征生成高质量边缘信息图；4)初始显著性图与边缘信息图进行高效融合增强显著性目标的边缘信息，生成高性能最终显著性图。与现有的技术相比，本发明基于边缘指导和多层次特征动态聚合的显著性目标检测方法通过集成两个模块极大提升优化多层次特征的表达能力，进一步提升显著性图的质量。
基本信息
专利标题 ：
基于边缘指导和多层次特征动态聚合的显著性目标检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114529740A
申请号 ：
CN202210029292.6
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2022-01-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
孙延光夏晨星高修菊李续兵赵文俊段秀真
申请人 ：
安徽理工大学
申请人地址 ：
安徽省淮南市山南新区泰丰大街168号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210029292.6
主分类号 ：
G06V10/46
IPC分类号 ：
G06V10/46 G06V10/74 G06V10/80 G06V10/82 G06V10/26 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/46
申请日 : 20220107
申请日 : 20220107
2022-05-24 ：
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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