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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于不确定性指导学习的细粒度显著目标检测方法，首先，利用多尺度交互模块来促进由特征提取器提取到的多级特征之间的交互和感知，有效利用互补特征特性；其次，利用缩放空间一致性模块来聚合不同尺度的特征，全面地整合来自不同尺度的显著信息，并生成显著性图；接着，利用显著性图来生成不确定性图，并通过不确定性细化注意力模块来加强模型对不确定性区域的感知能力，进而产生高度饱和的细粒度显著性预测图；同时，通过自适应动态划分机制减少不确定性细化注意力模块的计算成本，并提高不确定性指导的利用程度。本发明有效的解决了显著性预测图中广泛存在的不饱和与虚影问题，提高了显著性检测的可靠性。
主权项：1.一种基于不确定性指导学习的细粒度显著目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1构建包括多尺度交互模块、缩放空间一致性模块和不确定性细化模块的细粒度显著目标检测模型；2基于四个多尺度交互模块来促进由特征提取器提取到的多级特征之间的交互和感知，有效促进不同层级特征的优势互补；3基于三个缩放空间一致性模块来聚合不同尺度的特征，全面地整合来自不同尺度的显著信息，并生成显著性图；4基于显著性图来生成不确定性图，并通过三个不确定性细化注意力模块加强模型对不确定性区域的感知能力，进而产生高度饱和的细粒度显著性预测图；同时，通过自适应动态划分机制减少不确定性细化注意力模块的计算成本，并提高不确定性指导的利用程度；5对构建的细粒度显著目标检测模型进行训练，实现二维图像的细粒度显著目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于不确定性指导学习的细粒度显著目标检测方法
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