《基于类型线索相关性指导的显著目标检测方法及系统》

技术简介：

本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及基于类型线索相关性指导的显著目标检测方法及系统,包括利用HRNet主干对待检测图像进行深度特征提取；将上下文信息特征图分别输入卷积神经网络和胶囊网络,获得对比度显著性预测结果和部件-整体关系显著性预测结果；进行对比度显著性预测结果和部件-整体关系显著性预测结果的水平方向和垂直方向投票矩阵计算以改进显著性先验；将对比度线索类型相关的显著性预测和部件-整体关系相关的显著性预测进行融合；运用交叉熵误差函数和边界误差函数联合训练双分支目标检测网络。本发明解决现有方法缺乏融合对比线索和部件-整体关系后的指导,具有更好的检测性能,可用于计算机视觉中图像的检测和识别过程。

研发人员：刘毅;陶鑫;周凌;蒋广琪;官威;徐守坤