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  • 教育装备采购网首页 > 知识产权 > 专利 > CN103810503B

    一种基于深度学习的自然图像中显著区域的检测方法

      摘要:本发明涉及一种利用深度学习进行自然图像中显著区域的检测方法,在训练阶段,首先在自然图像数据库上选取一定数量的图片提取基本特征,构成训练样本,然后利用深度学习模型对已提取特征进行再学习,从而得到更抽象更有区分能力的增强型高级特征,最后用学习到的特征训练分类器。在测试阶段,对于任意一幅测试图像,首先提取基本特征,然后利用训练好的深度模型,提取增强型高级特征,最后利用分类器进行显著性与否的预测,并把每个像素点的预测值作为这点的显著值。这样我们就得到整幅图像的显著图,显著值越大,就越显著。
    • 专利类型发明专利
    • 申请人西北工业大学;
    • 发明人韩军伟;闻时锋;张鼎文;郭雷;
    • 地址710072 陕西省西安市友谊西路127号
    • 申请号CN201310739026.3
    • 申请时间2013年12月26日
    • 申请公布号CN103810503B
    • 申请公布时间2017年02月01日
    • 分类号G06K9/66(2006.01)I;