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龙图腾网恭喜河南乔优机械科技有限公司申请的专利一种基于涂鸦监督的高分辨显著性目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114332490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111414795.7，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权一种基于涂鸦监督的高分辨显著性目标检测方法是由王俊;黄竹;贾迪;张永华;杨尚钦;杨清朋设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于涂鸦监督的高分辨显著性目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于涂鸦监督的高分辨显著性目标检测方法，图像处理，将原始分辨率图像送入边缘结构保存分支来在较高分辨率下提取丰富的边缘细节特征；特征提取，将缩放的图像经过轻量级的MobileNet骨干网络来提取具有较大感受野的特征图，然后将不同尺度特征通过短连接的方式送到多尺度上下文融合模块得到多尺度特征；边缘提取，原始分辨率图像被送入边缘结构保持分支，使其在较高分辨率下提取显著目标的边缘特征；特征融合，两个分支的特征图分别通过1×1卷积和双线性插值扩张到相同的尺寸和维度来进行特征融合。解决了高分辨率图像处理问题，提高了分割结果的质量和减小了高分辨率图像引起的计算机内存消耗。

本发明授权一种基于涂鸦监督的高分辨显著性目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于涂鸦监督的高分辨显著性目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：图像处理，图像处理利用高分辨率图像的高推理质量和低分辨率图像的高效率能力，在特征提取阶段首先将高分辨率输入图像放缩到原始尺寸的14，送入特征提取分支来高效提取多尺度特征图，将原始分辨率图像送入边缘结构保存分支来在较高分辨率下提取丰富的边缘细节特征；步骤2：特征提取，将缩放的图像送入轻量级上下文语义分支，经过轻量级的MobileNet骨干网络来提取具有较大感受野的特征图，然后将第二，三，四，五阶段的不同尺度特征通过短连接的方式送到多尺度上下文融合模块得到多尺度特征；步骤3：边缘提取，原始分辨率图像被送入边缘结构保持分支，通过卷积层处理，使其在较高分辨率下提取显著目标的边缘特征；步骤4：特征融合，两个分支的特征图分别通过1×1卷积和双线性插值扩张到相同的尺寸和维度来进行特征融合，采用concatenate融合方式获得最终的预测结果；对高分辨率图像输入时，为了需要平衡推理速度和预测结果的质量，使用MobilenetV2作为骨干网络处理较低分辨率图像原始图像的14，MobileNetV2采用深度可分卷积替代标准卷积，还构建了倒置残差和线性瓶颈，大大减少了网络中的参数，避免高维信息的丢失，特别是对于高分辨率图像的输入，参数数量的减少意味着网络的推理速度将加快；MobileNetV2采用深度可分卷积替代标准卷积，还构建了倒置残差和线性瓶颈；对多尺度全局上下文语义信息通过全局平均池化操作和卷积λ进行编码，得到具有多尺度接受野的特征图；在涂鸦监督下，网络只利用不完整的前景标记像素，在没有界位置信息的情况下，需要精确地识别分割出显著性目标；涂鸦标签不能明确地识别最具辨别力的物体的位置和边界细节，为了避免直接使用涂鸦监督导致较差的预测分割结果，引入一个边界结构维护分支，仅包含三个卷积层和一个空间位置注意模块（SLAM）以保持以全分辨率输入图像作为补充，尽可能多地提供明显的边界信息到另一个分支。

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