基于双编码器生成式对抗网络的协同视觉显著性检测方法

摘要

本发明提出了一种基于双编码器生成式对抗网络的协同视觉显著性检测方法，其步骤为：构建双编码器生成式对抗网络模型并进行预训练；预训练的参数用于生成式对抗网络模型；将协同显著性数据以一组图像输入到分类网络模块，提取多尺度组级图像语义类别特征，多尺度语义融合模块融合多尺度组级图像语义类别特征为组间显著性特征；将成组输入的图像以单张依次输入到显著性编码器得到单幅显著性特征；将单幅显著性特征分别与组间显著性特征进行像素级相加得到协同显著性特征，将协同显著性特征输入到解码器解码得到检测图像；利用协同显著性数据集检测训练后的生成式对抗网络模型。本发明模型参数较小，训练和检测操作简单，检测精度较高，提高了效率。