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申请/专利权人：上海应用技术大学
摘要：本发明公开了一种基于增强涂鸦注释的弱监督显著性目标检测方法，包括：标签扩展方法，该标签扩展方法在公开的涂鸦数据集S‑DUTS上扩展原始标签，将扩展后的标签输入自适应网络SANet框架中训练，通过挖掘高层特征中潜在的语义信息和低层特征中包含的结构信息以及信息交互融合模块，实现不同层级特征之间的有效融合；同时，训练过程中通过自适应边界对齐模块结合自适应门控损失，使得模型可以在不引入其他辅助信息的情况下感知目标最优边界。根据本发明，在五个基准数据集上与最先进的弱监督和无监督方法相比均达到了具有竞争力的性能，超过了一些完全监督方法的性能，在不增加人工成本的情况下获取更有效的涂鸦注释，通过自适应边界对齐ABA模块来增强跨尺度边缘信息，并在不需要补充边缘数据的情况下学习更多的细节信息。
主权项：1.一种基于增强涂鸦注释的弱监督显著性目标检测方法，其特征在于，标签扩展方法，该标签扩展方法在公开的涂鸦数据集S-DUTS上扩展原始标签，将扩展后的标签输入自适应网络SANet框架中训练，通过挖掘高层特征中潜在的语义信息和低层特征中包含的结构信息以及信息交互融合模块，实现不同层级特征之间的有效融合；同时，训练过程中通过自适应边界对齐模块结合自适应门控损失，使得模型可以在不引入其他辅助信息的情况下感知目标最优边界；具体的，标签扩展方法包括以下步骤：S1、对原始图像进行超像素分割，将原始图像的超像素分割分别映射到背景标签Sb和前景标签Sf上，得到标签的超像素；S2、如果标签像素的比例达到一定水平，该水平为：设定一个扩散阈值，若某超像素内映射的标签像素比例大于该阈值，则整个超像素将被标记为相同的标签；S3、以背景标签的一个超像素块为例，被标记的像素个数和该超像素块中的像素个数的总数分别为nl和n，只有当nl＞Tb，该超像素的所有像素才被标记为背景，否则不进行扩展；由于背景像素占比较高，设置了两次扩展，其中两次扩展的超像素分割块数和扩散阈值Nb，Tb分别设为500，0.1和400，0.2；而前景像素由于所占比例较小，设置一次扩展，其中分割块数和阈值Nf，Tf设为400，0.2。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海应用技术大学 一种基于增强涂鸦注释的弱监督显著性目标检测方法
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