一种指向性伪装物体分割方法及系统

    公开(公告)号:CN116740348A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310626321.1

    申请日:2023-05-30

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明提出了一种指向性伪装物体分割方法及系统,设计了双分支网络结构,利用参考分支网络获取来参考图像中某类指向性物体的共性信息,分割分支网络则在所得到的共性信息指导下确认并分割包含该指向性伪装物体的目标图像。通过将共性信息和目标图像的视觉特征进行交互融合的方式突出目标图像中的指向性伪装物体。本发明方法受其他物体的干扰较小,进而能够更加准确地分割出期望的物体,而且利用参考图像的共性信息来突出目标图像中的指向性伪装物体的方式,适合小样本所收集的参考信息对某类物体进行指向性的分割。

    一种RGB-D显著性物体检测、语义分割方法及系统

    公开(公告)号:CN117292122A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311068540.9

    申请日:2023-08-23

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,提供了一种RGB‑D显著性物体检测、语义分割方法及系统。RGB‑D分割模型模块包括编码器和解码器;编码器包括多个RGB‑D块;在每个RGB‑D块中,基于RGB特征图和深度特征图,采用跨模态注意力机制,得到跨模态注意力特征图,对深度特征图进行深度可分离卷积后,与RGB特征图进行逻辑运算,得到局部增强特征图;将跨模态注意力特征图、局部增强特征图和RGB特征图的捷径特征图,进行线性处理,得到RGB输出结果和深度输出结果;并将RGB输出结果和深度输出结果作为下一个RGB‑D块的输入。

    基于掩码可分离注意力机制的伪装目标分割方法及系统

    公开(公告)号:CN116452798A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202211545955.6

    申请日:2022-12-05

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明提出了基于掩码可分离注意力机制的伪装目标分割方法及系统,涉及图像处理技术领域,具体方案包括:构建伪装目标分割模型,并对伪装目标分割模型进行训练;利用编码器对输入图像进行编码,得到初始特征;将初始特征输入到解码器中解码,生成伪装目标的初始分割;基于掩码可分离注意力机制,对初始分割进行渐进式地优化分割,得到最终的伪装目标分割结果;本发明设置掩码可分离注意力机制,利用掩码将注意力机制分为前景注意力、背景注意力以及全局注意力,前景和背景注意力分别关注前景和背景区域,全局注意力机制提取全局信息,再利用前景注意力分数在全局信息中发现伪装对象,利用背景注意力确定背景,进而分割出精确的伪装目标。

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