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申请/专利权人：中国科学院计算技术研究所
摘要：本发明提出一种尺寸无关的多物体显著性检测方法，其特征在于，包括：对训练样本中物体做最小外接框，得到多个物体框，将训练样本中除物体框以外的部分作为背景框；通过语义分割模型，对背景框和每个物体框内的显著区域进行独立评价，得到在每个物体框和背景框的显著区域独立检测结果；对各显著区域独立检测结果进行合并，得到显著区域合并检测结果；根据显著区域标签，在每个物体框和背景框内独立地计算损失，得到背景框和每个物体框的独立损失函数；合并所有独立损失函数，得到合并损失函数，以训练语义分割模型；将待显著物体检测的多物体图像通过数据处理步骤处理后，输入训练完成后的语义分割模型，得到其显著区域检测结果。
主权项：1.一种尺寸无关的多物体显著性检测方法，其特征在于，包括：数据处理步骤，获取标有显著区域标签的多物体图像作为训练样本，对该训练样本中物体做最小外接框，得到多个物体框，将该训练样本中除该物体框以外的部分作为背景框；物体评价步骤，通过语义分割模型，对该背景框和每个该物体框内的显著区域进行独立评价，得到在每个物体框和背景框的显著区域独立检测结果；评价合并步骤，对各该显著区域独立检测结果进行合并，得到显著区域合并检测结果；独立优化步骤，根据该显著区域标签，在每个该物体框和该背景框内独立地计算损失，得到该背景框和每个该物体框的独立损失函数；合并优化步骤，合并所有该独立损失函数，得到合并损失函数，以训练该语义分割模型；将待显著物体检测的多物体图像通过该数据处理步骤处理后，输入训练完成后的该语义分割模型，得到其显著区域检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院计算技术研究所 一种尺寸无关的多物体显著性检测方法及装置
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