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本发明公开一种空间边缘增强的轻量级显著物体检测方法，该方法包括：将一定数量的原始图像对应的彩色信息图像、热红外信息图像及真实显著物信息图像作为训练集；将彩色信息图像和热红外信息图像作为轻量级卷积神经网络框架的输入层的两种数据输入轻量级卷积神经网络框架进行训练，得到每幅原始图像对应的预测图像；计算预测图像与真实显著物信息图像之间的损失函数；将损失函数的值最小的对应的权值矢量和偏置项对应作为轻量级卷积神经网络框架的最优权值矢量和最优偏置项，得到训练好的轻量级卷积神经网络。本发明利用双边增强对语义信息
(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 113793329 A
(43)申请公布日 2021.12.14
(21)申请号 202111145434.7 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 20
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