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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

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。

著录项

  • 公开/公告号CN112528899A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南开大学;

    申请/专利号CN202011500709.X

  • 发明设计人 程明明;吴宇寰;刘云;

    申请日2020-12-17

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构37221 济南圣达知识产权代理有限公司;

  • 代理人黄海丽

  • 地址 300071 天津市南开区卫津路94号

  • 入库时间 2023-06-19 10:19:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-12

    授权

    发明专利权授予

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