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一种半监督的显著对象检测方法

基本信息

申请号	CN201710702593.X	申请日	-
公开（公告）号	CN107506792A	公开（公告）日	2017-12-22
申请公布号	CN107506792A	申请公布日	2017-12-22
分类号	G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I	分类	计算；推算；计数;
发明人	崔静;谭凯;王嘉欣	申请（专利权）人	广西荷福智能科技有限公司
代理机构	成都华风专利事务所（普通合伙）	代理人	上海荷福人工智能科技（集团）有限公司;成都市吉胜智能化工程有限公司;广西荷福智能科技有限公司
地址	201600 上海市松江区中心路1158号11幢101室
法律状态	-

摘要

本发明公开了一种半监督的显著对象检测方法，基于改进的faster rcnn的RPN网络模型，方法包括：S1：对图片中对象框进行初始分割，作为对象的初始ground truth；S2：设置网络；S3：训练网络；S4：对训练图片进行显著对象预测；S5：对训练图片进行超像素分割及超像素级的平滑，并进行二值化操作；S6：利用步骤S5得到的二值化的对象前景谱作为ground truth；S7：重复步骤S3~S6。本发明提出了包含显著预测模块与对象检测模块的联合网络，将显著预测模块的输出与分类模块的中间特征层进行融合，进行联合优化。这种网络结构有效地利用了对象的轮廓信息，辅助网络更加准确地检测出显著对象。