[发明专利]基于绝对和相对深度诱导网络的显著性目标检测方法在审
| 申请号： | 202010695446.6 | 申请日： | 2020-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN111814895A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 杨钢;尹学玲;卢湖川;岳廷秀 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学人工智能大连研究院;东北大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 郑州欧凯专利代理事务所(普通合伙) 41166 | 代理人： | 毛瑞官 |
| 地址： | 116023 辽宁省大连市*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开本发明涉及基于绝对和相对深度诱导网络的显著性目标检测方法，包括如下步骤：以残差网络为主干网络的深度诱导网络训练；绝对深度诱导模块跨模态特征融合，定位物体；相对深度诱导模块建立空间几何模型补充细节信息。本发明不仅从残差网络中提RG图像特征，而且提出利用深度信息来帮助显著性目标检测任务，绝对深度诱导模块RGB图像特征和深度图像信息以从粗到细的方式跨模态融合利用，避免了由于两个空间的异步特性而引起的杂乱噪声干扰；相对深度诱导模块建立空间图卷积模型探索空间结构和几何信息，以增强局部特征表示能力，从而提高检测的准确性以及鲁棒性，使其可达到极好的检测效果，具有广阔的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 绝对 相对 深度 诱导 网络 显著 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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