公开(公告)号：CN113486899B

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202110580048.4

申请日：2021-05-26

Applicant: 南开大学

Inventor： 方贤 ,  王鸿鹏 ,  邵秀丽

IPC: G06V10/46 ,  G06F17/11

Abstract: 本发明提供一种基于互补分支网络的显著性目标检测方法，所述方法首先将若干张图像的标签，通过标签重定义模块，得到扩展的多样化的显著性标签；接着将提取的骨干网络的特征，通过信息交换模块，得到具有判别力的显著性特征；最后将不同的特征分别对应不同的标签，并分别通过连通流损失，得到显著性结果图。本发明通过提出的标签重定义模块，使得给定的标签扩展充足，并将有用的先验知识作为辅助性标签，通过提出的信息交换模块来融合捕获来自不同分支结构的互补特征信息，通过提出的连通流损失来计算分支合并的总损失，从而监督整个网络的优化，保证了复杂场景的显著性目标检测的准确性。

公开(公告)号：CN113486899A

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202110580048.4

申请日：2021-05-26

Applicant: 南开大学

Inventor： 方贤 ,  王鸿鹏 ,  邵秀丽

IPC: G06K9/46 ,  G06F17/11

Abstract: 本发明提供一种基于互补分支网络的显著性目标检测方法，所述方法首先将若干张图像的标签，通过标签重定义模块，得到扩展的多样化的显著性标签；接着将提取的骨干网络的特征，通过信息交换模块，得到具有判别力的显著性特征；最后将不同的特征分别对应不同的标签，并分别通过连通流损失，得到显著性结果图。本发明通过提出的标签重定义模块，使得给定的标签扩展充足，并将有用的先验知识作为辅助性标签，通过提出的信息交换模块来融合捕获来自不同分支结构的互补特征信息，通过提出的连通流损失来计算分支合并的总损失，从而监督整个网络的优化，保证了复杂场景的显著性目标检测的准确性。