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一种基于残差网络和深度信息融合的显著性检测方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2019104447750
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2019104447750 | 专利名称 | 一种基于残差网络和深度信息融合的显著性检测方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 申请人 | 浙江科技学院 | 申请地址 | 浙江省杭州市西湖区留和路318号 |
| 发明人 | 周武杰;吴君委;雷景生;何成;钱亚冠;王海江;张伟 | 申请日期 | 2019-05-27 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2023-05-30 08:26:05 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于残差网络和深度信息融合的显著性检测方法，其在训练阶段构建卷积神经网络，输入层包括RGB图输入层和深度图输入层，隐层包括5个RGB图神经网络块、4个RGB图最大池化层、5个深度图神经网络块、4个深度图最大池化层、5个级联层、5个融合神经网络块、4个反卷积层，输出层包括5个子输出层；将训练集中的彩色真实物体图像和深度图像输入到卷积神经网络中进行训练，得到显著性检测预测图；通过计算显著性检测预测图与真实显著性检测标签图像之间的损失函数值，得到卷积神经网络训练模型；在测试阶段利用卷积神经网络训练模型对待显著性检测的彩色真实物体图像进行预测，得到预测显著性检测图像；优点是显著性检测准确率高。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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