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龙图腾网恭喜浪潮电子信息产业股份有限公司申请的专利协同显著性物体检测方法、系统、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117115626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310452166.6，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权协同显著性物体检测方法、系统、电子设备及存储介质是由张开华;赵雅倩;梁玲燕;董刚设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本协同显著性物体检测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种协同显著性物体检测方法、系统、电子设备及存储介质，所属的技术领域为图像处理技术。所述协同显著性物体检测方法包括：对第一图像组和第二图像组中的图像进行图像块划分，得到和利用T2T结构对和进行降维处理并融合局部信息，得到和在和中分别插入对应的类别图元，并利用Transformer结构对和进行特征融合操作、深度特征提取操作和全局信息融合操作；去除深层次融合特征中的类别图元，得到和利用相似度损失和第一交叉熵损失调整所述双分支协同显著性检测模型的模型参数；利用双分支协同显著性检测模型检测协同显著性物体。本申请能够提高对协同显著性物体的检测精度。

本发明授权协同显著性物体检测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种协同显著性物体检测方法，其特征在于，应用于运行双分支协同显著性检测模型的设备，所述双分支协同显著性检测模型包括Tokens-to-Token结构、Transformer结构、辅助分类器和布朗距离协方差计算模块，所述协同显著性物体检测方法包括：对第一图像组和第二图像组中的图像进行图像块划分，得到第一图元序列和第二图元序列利用Tokens-to-Token结构对所述第一图元序列和所述第二图元序列进行降维处理并融合局部信息，得到第一图元序列和第二图元序列在所述第一图元序列和所述第二图元序列中分别插入对应的类别图元，并利用Transformer结构对所述第一图元序列和所述第二图元序列进行特征融合操作、深度特征提取操作和全局信息融合操作，得到深层次融合特征；去除所述深层次融合特征中的类别图元，得到第一图元序列和第二图元序列利用所述布朗距离协方差计算模块计算所述第一图元序列和所述第二图元序列的相似度信息，根据所述相似度信息计算相似度损失；将所述第一图元序列和第二图元序列输入所述辅助分类器得到类别预测结果，根据所述类别预测结果计算第一交叉熵损失；利用所述相似度损失和所述第一交叉熵损失调整所述双分支协同显著性检测模型的模型参数；接收协同显著性物体检测任务，并确定所述协同显著性物体检测任务对应的A类图像组和B类图像组；利用所述双分支协同显著性检测模型检测所述A类图像组和所述B类图像组中的协同显著性物体。

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