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申请/专利权人：安徽巨一科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于特征增强的RGB‑D显著性目标检测方法，包括：获取RGB图像数据和D图像数据，并对RGB图像数据和D图像数据预处理，获取RGB图像数据集和D图像数据集；利用改进的神经网络对RGB图像数据集和D图像数据集进行学习，得到显著性目标预测模型；其中，改进的神经网络对RGB图像数据集和D图像数据集的学习包括特征全局信息增强和显著性特征自适应融合。本发明考虑到特征全局信息的提取和利用，同时注重RGB图像和D图像之间的跨模态关联信息，使特征之间有效的融合，提高了RGB‑D显著性检测的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于特征增强的RGB-D显著性目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取RGB图像数据和D图像数据，并对所述RGB图像数据和D图像数据预处理，获取RGB图像数据集和D图像数据集；利用改进的神经网络对所述RGB图像数据集和D图像数据集进行学习，得到显著性目标预测模型；其中，所述改进的神经网络对所述RGB图像数据集和D图像数据集的学习包括特征全局信息增强和显著性特征自适应融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽巨一科技股份有限公司 一种基于特征增强的RGB-D显著性目标检测方法
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