公开(公告)号：CN115049921B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202210458900.5

申请日：2022-04-27

Applicant: 安徽大学

Inventor： 涂铮铮 ,  陈燕雯 ,  韩寒 ,  王越 ,  郑海军 ,  谢星晨 ,  伏傈豪

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/46

Abstract: 本发明公开一种基于Transformer边界感知光学遥感图像显著性目标检测方法，本发明通过注意力机制引导浅层特征挖掘更多细节信息；通过基于Transformer全局上下文信息模块来建模全局上下文信息，从全局角度推断不同显著目标以及显著目标内部的关系，有利于生成更加完整的显著性图；此外通过边界感知解码器，将各层特征和边界特征进行交互融合，在强调显著区域的同时关注边界信息，从而得到比其他先进方法更高置信度的显著图。

公开(公告)号：CN115049921A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210458900.5

申请日：2022-04-27

Applicant: 安徽大学

Inventor： 涂铮铮 ,  陈燕雯 ,  韩寒 ,  王越 ,  郑海军 ,  谢星晨 ,  伏傈豪

IPC: G06V20/10 ,  G06K9/62 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/46

Abstract: 本发明公开一种基于Transformer边界感知光学遥感图像显著性目标检测方法，本发明通过注意力机制引导浅层特征挖掘更多细节信息；通过基于Transformer全局上下文信息模块来建模全局上下文信息，从全局角度推断不同显著目标以及显著目标内部的关系，有利于生成更加完整的显著性图；此外通过边界感知解码器，将各层特征和边界特征进行交互融合，在强调显著区域的同时关注边界信息，从而得到比其他先进方法更高置信度的显著图。