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申请/专利权人：浙江大华技术股份有限公司
摘要：本申请涉及显著性目标检测技术领域，公开了显著性目标的检测方法、检测设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取待检测图像以及对应的光流图像；将待检测图像和光流图像输入至已训练的目标分割网络中，以输出目标物体分割结果；其中，目标分割网络包括编码层、特征融合层和解码层，特征融合层用于将编码层提取的各层级特征进行增强融合，并输出至解码层。通过上述方式，能够简化对目标物体的分割复杂度，无需对目标物体进行类别识别，提升对目标物体的分割精度。
主权项：1.一种显著性目标的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像中的当前关键帧图像以及所述当前关键帧图像对应的光流图像；将所述当前关键帧图像和所述光流图像输入至已训练的目标分割网络中，以输出目标物体分割结果；其中，所述目标分割网络包括编码层、特征融合层和解码层，所述特征融合层用于将所述编码层提取的各层级特征进行增强融合，并输出至所述解码层；其中，所述编码层分为第一类编码层和第二类编码层；所述将所述当前关键帧图像和所述光流图像输入至已训练的目标分割网络中，以输出目标物体分割结果，包括：利用所述第一类编码层对所述当前关键帧图像进行特征提取，得到各层级对应的第一特征图，并将所述第一特征图输入至注意力机制层；利用所述第二类编码层对所述光流图像进行特征提取，得到各层级对应的第二特征图，并将所述第二特征图输入至注意力机制层；利用注意力机制层将所述第一特征图和所述第二特征图按照对应层级进行特征提取，以得到各层级对应的第三特征图；将各层级对应的第三特征图输入至所述特征融合层进行增强融合，得到各层级对应的第四特征图；将各层级对应的第四特征图输入至所述解码层，以得到所述目标物体分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大华技术股份有限公司 显著性目标的检测方法、检测设备及计算机可读存储介质
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