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一种基于协作学习的协同显著性物体检测方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于协作学习的协同显著性物体检测方法及系统,获取不同的图片组,对图片组进行编码,以提取特征图;对提取的特征图进行全局关系学习,得到图片组共性,并将其与特征图进行深度分离滤波,进行解码生成检测结果。对检测结果进行测试,如果不满足要求,则对提取的特征图和图片组共性进行全局协同学习,对特征图进行分类,以得到更好的图片特征,直到测试结果满足要求。本发明大大提升了模型的辨别能力,进而提升了协同显著性物体检测的性能。

著录项

  • 公开/公告号CN112884730A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南开大学;

    申请/专利号CN202110160367.X

  • 申请日2021-02-05

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06K9/46(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;

  • 代理人李琳

  • 地址 300071 天津市南开区卫津路94号

  • 入库时间 2023-06-19 11:11:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-07

    授权

    发明专利权授予

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