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申请/专利权人：苏州城市学院
摘要：本发明涉及计算机视觉领域，尤其是指一种视觉显著性预测方法及系统。构建第一视觉显著性预测模型，所述第一视觉显著性预测模型包括：小基数特征提取网络、全局精炼模块和解码器模块，将待测图像输入小基数特征提取网络，对待测图像提取图像特征，将图像特征输入全局精炼模块，提取图像特征全局范围内的上下文信息，输出全局精炼特征，将全局精炼特征输入所述解码器模块，输出最终的显著性预测结果，采用基于知识蒸馏的训练方法，对第一视觉显著性预测模型进行训练，得到目标视觉显著性预测模型。提高了目标视觉显著性预测模型的全局感知能力，减少了目标视觉显著性预测模型参数量，使目标视觉显著性预测模型精度进一步提高。
主权项：1.一种视觉显著性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建第一视觉显著性预测模型，所述第一视觉显著性预测模型包括：小基数特征提取网络、全局精炼模块和解码器模块；将待测图像输入所述小基数特征提取网络，对待测图像提取特征，得到图像特征；将图像特征输入所述全局精炼模块，提取图像特征全局范围内的上下文信息，输出全局精炼特征，包括：将图像特征沿着通道维度、高度维度和宽度维度分别进行二维全局平均池化，得到通道维度向量、高度维度向量与宽度维度向量；将通道维度向量、高度维度向量与宽度维度向量分别通过一维卷积块，分解为多个子向量组成的通道维度向量组、高度维度向量组与宽度维度向量组；基于通道维度向量组、高度维度向量组与宽度维度向量组，计算全局上下文精炼权重；将图像特征输入三维卷积块，得到图像特征的原始残差；将图像特征的原始残差与全局上下文精炼权重相乘，得到全局特征；将全局特征与图像特征进行残差连接，得到全局精炼特征；将全局精炼特征输入所述解码器模块，输出最终的显著性预测结果；采用基于知识蒸馏的训练方法，对第一视觉显著性预测模型进行训练，得到目标视觉显著性预测模型，通过目标视觉显著性预测模型，对实际待测图像显著性进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州城市学院 一种视觉显著性预测方法及系统
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