一种复杂环境下的显著性物体检测方法.pdfVIP

下载本文档

3
0
约6.26万字
约 44页
2023-06-05 发布于四川
举报
版权申诉

一种复杂环境下的显著性物体检测方法.pdf

1、本文档共44页，其中可免费阅读43页，需付费10金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明公开了一种复杂环境下的显著性物体检测方法，其在训练阶段构建卷积神经网络，它包括输入层、编码部分、解码部分和输出层，输入层包括RGB图输入层和热力图输入层，编码部分包括10个神经网络块，解码部分包括5个交叉模态融合块、5个双边反转融合块、1个多尺度一致性融合块；将训练集中的每对原始3D图像的RGB图像及对应的热力图像输入到卷积神经网络中进行训练，输出每对原始3D图像对应的显著性预测图像；通过多次迭代并计算显著性预测图像与对应的标签图像之间的损失函数值，获取卷积神经网络训练模型的最优权值矢量和

(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 112700426 A (43)申请公布日 2021.04.23 (21)申请号 202110018586.4 (22)申请日 2021.01.07 (71)申请人浙江科技学院地址

您可能关注的文档

文档评论（0）

知识产权出版社 + 关注: 官方认证

文档贡献者

知识产权出版社有限责任公司（原名专利文献出版社）成立于1980年8月，由国家知识产权局主管、主办。长期以来，知识产权出版社非常重视专利数据资源的建设工作，经过多年来的积累，已经收藏了数以亿计的中外专利数据资源。

咨询Ta 进入空间

认证主体北京中献电子技术开发有限公司

IP属地四川

统一社会信用代码/组织机构代码: 91110108102011667U

1亿VIP精品文档

更多 >

一种复杂环境下的显著性物体检测方法.pdfVIP