4.如权利要求2所述的多级深度特征融合的RGB‑T图像显著性目标检测方法,其特征在于,步骤(2)中所述的构建邻近深度特征融合模块,包括以下步骤:(21)将步骤(1)得到的5级粗糙的单模态特征分别用符号表示,其中,n=1或者2,分别代表RGB图像或热红外图像;(22)每一个邻近深度融合模块包含3个卷积操作和1个反卷积操作,以...
基于双流非对称网络的RGBT显著目标检测软件是由南京大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0158542,属于分类,想要查询更多关于基于双流非对称网络的RGBT显著目标检测软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
1.本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于rgb-t多源图像数据的显著性目标检测方法。 背景技术: 2.显著性目标检测旨在找出图像中最让人感兴趣的区域,要求能够准确给出物体位置并能与背景分割开来,包含物体定位和物体分割的任务,两个任务融合在一个过程中进行端到端检测。早期的显著性目标检测基于启发式的局部或...
5.本发明的目的是提供一种基于联合注意力的rgb-t显著目标检测方法,以解决上述现有技术存在的问题,采用编码-解码结构,将跨模态特征交互及多尺度特征融合充分合作,构成一个统一网络,可以高效并精准地完成显著目标检测任务。 6.为实现上述目的,本发明提供了如下方案:本发明提供一种基于联合注意力的rgb-t显著目标检测方法...
本发明属于图像处理领域,涉及一种rgb-t图像显著目标检测方法,具体涉及一种多级深度特征融合的rgb-t图像显著性目标检测方法,可用于计算机视觉中图像的预处理进程。 背景技术: 显著性目标检测旨在利用模型或算法检测和分割出图像中的显著性目标区。作为图像的预处理步骤,显著性目标检测在视觉跟踪、图像识别、图像压缩、图像...