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申请/专利权人：上海交通大学
申请日：2024-11-06
公开（公告）日：2025-01-14
公开（公告）号：CN119313918A
专利技术分类：..形状、轮廓或点相关描述符的描述符，例如 尺度不变特征变换 [SIFT] 或词袋 [BoW]；显著区域特征（颜色特征提取G06V10/56）[2022.01]
专利摘要：一种基于视觉先验知识的显著性目标排序方法，通过在离线阶段构造显著性目标排序网络，经基于视觉先验知识的数据集的训练后用于识别图像中的各个显著性目标并生成基于目标显著性排序的结果。本发明能够自动生成符合人类客观观察规律、泛化的显著性目标排序结果，为视障患者的智能辅助工具、可控性图像描述生成、人机交互、辅助决策、智能监控、自动驾驶、增强现实等领域的应用提供更具实用性的技术支撑。
专利权项：1.一种基于视觉先验知识的显著性目标排序方法，其特征在于，通过在离线阶段构造显著性目标排序网络，经基于视觉先验知识的数据集的训练后用于识别图像中的各个显著性目标并生成基于目标显著性排序的结果；所述的显著性目标排序网络，包括：主干特征提取网络、特征金字塔网络FPN、区域建议网络RPN、感兴趣区双对齐结构和显著性目标排序头部，其中：主干特征提取网络对输入的图像进行提取特征，并经过多个卷积、池化、残差操作得到不同尺度下的特征图并输入FPN；FPN对多尺度特征图进行自上而下的路径和横向连接的融合，得到融合多尺度信息的更新特征图至RPN；RPN采用滑动窗口从更新特征图中提取显著性目标候选区域；感兴趣区双对齐结构通过感兴趣区对齐操作实现显著性目标候选区域与更新特征图之间的映射，得到细粒度特征图；显著性目标排序头部根据显著性目标候选区域和细粒度特征图，识别细粒度特征图中的各个显著性目标并生成基于目标显著性排序的结果。
百度查询： 上海交通大学 基于视觉先验知识的显著性目标排序方法
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