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公开(公告)号：CN111027576B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201911368623.3
申请日：2019-12-26
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于协同显著性生成式对抗网络的协同显著性检测方法，步骤如下：构建协同显著性生成式对抗网络模型；对协同显著性生成式对抗网络模型进行两阶段训练：在第一训练阶段，采用带标签的显著目标数据库对协同显著性生成式对抗网络进行预训练，本阶段训练后，协同显著性生成式对抗网络具备对单幅图像进行显著性检测的能力；在第二训练阶段，基于第一阶段训练好的模型参数，采用协同显著目标属于同一类别的带标签协同显著性数据组对协同显著性生成式对抗网络进行训练，本阶段训练后，可直接使用训练好的模型进行类别协同显著性检测。本发明训练过程简单、检测效率高，通用性较强，准确率较高。
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公开(公告)号：CN111027576A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911368623.3
申请日：2019-12-26
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于协同显著性生成式对抗网络的协同显著性检测方法，步骤如下：构建协同显著性生成式对抗网络模型；对协同显著性生成式对抗网络模型进行两阶段训练：在第一训练阶段，采用带标签的显著目标数据库对协同显著性生成式对抗网络进行预训练，本阶段训练后，协同显著性生成式对抗网络具备对单幅图像进行显著性检测的能力；在第二训练阶段，基于第一阶段训练好的模型参数，采用协同显著目标属于同一类别的带标签协同显著性数据组对协同显著性生成式对抗网络进行训练，本阶段训练后，可直接使用训练好的模型进行类别协同显著性检测。本发明训练过程简单、检测效率高，通用性较强，准确率较高。
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