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一种显著性目标的检测方法及装置
摘要文本
本申请公开了一种显著性目标的检测方法及装置，该检测方法包括：获得显著性目标检测模型；获取待处理的图像数据；将待处理的图像数据输入至显著性目标检测模型，获得显著性目标检测结果；其中，采用轻量级编码器，对待处理的图像数据进行特征提取，获得待处理的图像数据的特征图；基于双向并行解码器，分别提取待处理的图像数据的特征图的显著性掩膜特征和目标边缘特征，获得待处理的图像数据的显著性掩膜特征图和目标边缘特征图；采用卷积块注意模块，对显著性掩膜特征图和目标边缘特征图进行特征融合，获得显著性目标检测结果。
申请人信息
- 申请人:中科昊瀚(西安)智能科技有限责任公司
- 申请人地址:710000 陕西省西安市高新区天谷七路996号西安国家数字出版基地A栋10304
- 发明人: 中科昊瀚(西安)智能科技有限责任公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种显著性目标的检测方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311617546.7 |
| 申请日 | 2023/11/29 |
| 公告号 | CN117392499A |
| 公开日 | 2024/1/12 |
| IPC主分类号 | G06V10/80 |
| 权利人 | 中科昊瀚(西安)智能科技有限责任公司 |
| 发明人 | 刘锋涛; 房杰; 陈阳; 戴加乐; 黄思桦; 赵誉钧 |
| 地址 | 陕西省西安市高新区天谷七路996号西安国家数字出版基地A栋10304 |
专利主权项内容
1.一种显著性目标的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：获得显著性目标检测模型；获取待处理的图像数据；将所述待处理的图像数据输入至所述显著性目标检测模型，获得显著性目标检测结果；其中，所述显著性目标检测模型由显著性目标检测网络组成，所述显著性目标检测网络包括：作为骨干网络的轻量级编码器、双向并行解码器及卷积块注意模块；采用所述轻量级编码器，对所述待处理的图像数据进行特征提取，获得所述待处理的图像数据的特征图；基于所述双向并行解码器，分别提取所述待处理的图像数据的特征图的显著性掩膜特征和目标边缘特征，获得所述待处理的图像数据的显著性掩膜特征图和目标边缘特征图；采用所述卷积块注意模块，对所述显著性掩膜特征图和所述目标边缘特征图进行特征融合，获得所述显著性目标检测结果。