公开(公告)号：CN113192093B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202110507181.7

申请日：2021-05-10

Applicant: 新疆大学

Inventor： 周刚 ,  乔敏 ,  张莉 ,  刘邱铃

IPC: G06T7/13 ,  G06V10/44 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双流网络结构的快速显著性目标检测方法，所述方法包括：对标注值进行预处理，将标注值拆分为边缘轮廓图和主体图；将ResNet‑50网络中的卷积层conv3_4、conv4_6、conv5_3通过编码的方式分为边缘支流和主体支流；对边缘支流加入边缘轮廓增强模块，该支流用于检测边缘轮廓特征；主体支流按照ResNet‑50的结构进行卷积，检测主体特征；将通道注意模块入到高级语义特征的输出通道；将边缘轮廓特征与主体特征进行融合得到精确的显著目标图。本发明提高了检测速度和目标边缘轮廓的检测精度。

公开(公告)号：CN113192093A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110507181.7

申请日：2021-05-10

Applicant: 新疆大学

Inventor： 周刚 ,  乔敏 ,  张莉 ,  刘邱铃

IPC: G06T7/13 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双流网络结构的快速显著性目标检测方法，所述方法包括：对标注值进行预处理，将标注值拆分为边缘轮廓图和主体图；将ResNet‑50网络中的卷积层conv3_4、conv4_6、conv5_3通过编码的方式分为边缘支流和主体支流；对边缘支流加入边缘轮廓增强模块，该支流用于检测边缘轮廓特征；主体支流按照ResNet‑50的结构进行卷积，检测主体特征；将通道注意模块入到高级语义特征的输出通道；将边缘轮廓特征与主体特征进行融合得到精确的显著目标图。本发明提高了检测速度和目标边缘轮廓的检测精度。