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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本申请涉及一种用于图像阴影检测的CNN模型生成方法、图像阴影检测方法，该CNN模型生成方法包括：将具有阴影的图像样本作为CNN模型的输入，以CNN模型能够检测图像样本中的阴影为目标对CNN模型进行训练，生成用于图像阴影检测的CNN模型；其中，CNN模型包括特征提取模块、子路径方向激励模块和交互特征空间解码器；特征提取模块依次连接的nn≥2个特征提取层，n个特征提取层被配置为对CNN模型的输入进行特征提取；子路径方向激励模块被配置为对第n个特征提取层的输出进行方向信息提取；交互特征空间解码器被配置为对除第n个特征提取层之外的所有特征提取层的输出以及子路径方向激励模块的输出进行解码，交互特征空间解码器的输出为CNN模型的输出。解决了现有CNN模型生成方法所生成的CNN模型的阴影检测准确度较低的问题。
主权项：1.一种用于图像阴影检测的CNN模型生成方法，其特征在于，所述CNN模型生成方法包括：将具有阴影的图像样本作为CNN模型的输入，以所述CNN模型能够检测所述图像样本中的阴影为目标对所述CNN模型进行训练，生成用于图像阴影检测的CNN模型；其中，所述CNN模型包括特征提取模块、子路径方向激励模块和交互特征空间解码器；所述特征提取模块依次连接的nn≥2个特征提取层，所述n个特征提取层被配置为对所述CNN模型的输入进行特征提取；所述子路径方向激励模块被配置为对第n个特征提取层的输出进行方向信息提取；所述交互特征空间解码器被配置为对除所述第n个特征提取层之外的所有特征提取层的输出以及所述子路径方向激励模块的输出进行解码，所述交互特征空间解码器的输出为所述CNN模型的输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 用于图像阴影检测的CNN模型生成方法、图像阴影检测方法
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