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2023-05-25 发布于四川
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一种跨模态增强并改善损失函数的显著性检测方法.pdf

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本发明公开了一种跨模态增强并改善损失函数的显著性检测方法，其在训练阶段构建卷积神经网络，输入层包括彩色图像输入层和深度图像输入层，隐层包括由彩色编码流、深度编码流和编码特征提取流构成的编码框架和由解码流构成的解码框架组成，输出层由5个子输出层组成；将训练集中的彩色图像的R、G和B通道及对应的深度图像经复制后得到的三通道深度图输入到卷积神经网络中进行训练，通过计算得到的显著性检测图与显著性真实检测图之间的损失函数值获取卷积神经网络训练模型的验证权值矢量和验证偏置项；对验证集进行验证得到最优权值矢量

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112232358 A (43)申请公布日 2021.01.15 (21)申请号 202010926295.0 G06T 7/90 (2017.01) (22)申请日 20

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