一种基于自提升学习的显著性目标检测训练方法

摘要

本发明公开了一种基于自提升学习的显著性目标检测训练方法。该方法包括如下步骤：使用显著性目标检测模型，预测出训练图像中的显著性物体；构建渐进式提升模块，用于预测一致连续的显著性标签，指导显著性模型的学习，并以动量更新的方式更新渐进式提升模块的网络参数；利用样本自适应模块评估生成的连续标签的质量，从而动态调节模型连续标签对于显著性模型优化过程的影响；通过数据增强的对输入图像增广变换，通过多层次一致性正则化操作，提升显著性模型的泛化能力。本发明提出的训练方法，充分利用自提升学习和一致性学习范式，能够更好地帮助显著性检测模型的训练，增强模型的准确性和泛化性。