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申请/专利权人：广东烟草汕尾市有限公司
摘要：本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种基于弱监督的图像显著目标识别模型及方法，包括以下具体步骤：获取待训练的注释标记后的图像集；将图像集输入基于弱监督的图像显著目标识别模型进行训练；训练中，通过图像显著目标识别模型的编码器进行特征提取，提取图像集的低级特征和全局上下文信息；将全局上下文信息输入图像显著目标识别模型的解码器得到高级特征；聚合图像集的低级特征、高级特征和全局上下文信息进行自学习；获取待识别图像集并将待识别图像集输入训练好的图像显著目标识别模型中，得到目标识别结果。本发明解决了现有技术训练步骤复杂，不能预测同一图像的不同尺度的一致性显著性映射的问题，且具有能覆盖整个对象区域，能直接提供对象结构的特点。
主权项：1.一种基于弱监督的图像显著目标识别模型，其特征在于：包括编码器和解码器；其中，图像显著目标识别模型的解码器设有若干个聚合模块；所述的聚合模块用于聚合低级特征、高级特征和全局上下文信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东烟草汕尾市有限公司 一种基于弱监督的图像显著目标识别模型及方法
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