公开(公告)号：CN114913321B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202210324744.3

申请日：2022-03-30

Applicant: 南开大学

Inventor： 侯淇彬 ,  姜鹏涛 ,  杨雨奇

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，提供了基于局部到全局知识迁移的物体注意力挖掘方法及系统，本发明通过置了局部和全局两个模型，其中局部模型用于提取局部图像块中的注意力区域，而全局模型通过从局部模型中学习细节知识来提取较为完整的物体注意力图像。通过生成多视角下的注意力图像，能够发掘更多图像中的非显著性区域，通过设计了一种知识迁移损失函数，保证了在局部视角下的注意力信息能被有效迁移到全局模型上，生成的物体注意力区域能够在各种弱监督语义分割任务上发挥作用。

公开(公告)号：CN114913321A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202210324744.3

申请日：2022-03-30

Applicant: 南开大学

Inventor： 侯淇彬 ,  姜鹏涛 ,  杨雨奇

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，提供了基于局部到全局知识迁移的物体注意力挖掘方法及系统，本发明通过置了局部和全局两个模型，其中局部模型用于提取局部图像块中的注意力区域，而全局模型通过从局部模型中学习细节知识来提取较为完整的物体注意力图像。通过生成多视角下的注意力图像，能够发掘更多图像中的非显著性区域，通过设计了一种知识迁移损失函数，保证了在局部视角下的注意力信息能被有效迁移到全局模型上，生成的物体注意力区域能够在各种弱监督语义分割任务上发挥作用。