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本发明属于计算机视觉领域,公开了一种基于全局上下文信息探索的RGB‑D显著性目标检测方法,包括以下步骤:1)获取训练和测试该任务的RGB‑D数据集,并定义本发明的算法目标,并确定用于训练和测试算法的训练集和测试集;2)基于连续卷积层堆叠用来构建跨模态上下文特征模块提取特征信息;3)定义一叠连续的卷积层和多尺度特征的多尺度特征解码器(MFD)以及空间通道注意力;4)构建多尺度特征解码器,将这些多尺度特征融合到一个自上而下的聚合策略中,并生成显著性结果;5)采用二元交叉熵(BCE)来训练本发明的模型
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114693951 A
(43)申请公布日 2022.07.01
(21)申请号 202210300694.5
(22)申请日 2022.03.24
(71)申请人 安徽理工大学
地址 232001
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