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申请/专利权人：浙大城市学院
摘要：本发明公开了一种基于双流编码‑解码结构网络的显著性目标检测方法，包括：获取待检测图像；搭建双流编码‑解码结构网络；其中，双流编码‑解码结构网络包括分别由混合注意力模块和深度残差网络作为骨干网络的双流编码器，以及双流解码器；通过双流编码器对待检测图像逐阶段提取多层次多尺度特征；通过双流解码器对多层次多尺度特征进行解码，逐步预测得到显著性图；利用预设的像素位置感知损失函数来对双流编码‑解码结构网络进行端到端的训练。通过将Transformer中的全局语义信息引入传统的全卷积网络，形成双流编码‑解码结构网络，弥补CNN对全局语义信息建模能力不足的缺陷，提升检测精度。
主权项：1.一种基于双流编码-解码结构网络的显著性目标检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；搭建双流编码-解码结构网络；其中，所述双流编码-解码结构网络包括分别由混合注意力模块和深度残差网络作为骨干网络的双流编码器，以及双流解码器；通过所述双流编码器对所述待检测图像逐阶段提取多层次多尺度特征；通过所述双流解码器对所述多层次多尺度特征进行解码，逐步预测得到显著性图；利用预设的像素位置感知损失函数来对所述双流编码-解码结构网络进行端到端的训练；其中，所述像素位置感知损失函数是基于所述双流解码器各级预测的显著性图和真值标签图构建得到的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙大城市学院 基于双流编码-解码结构网络的显著性目标检测方法
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