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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京聯(lián)合大學(xué)申請的專利一種顯著區(qū)域的深度學(xué)習(xí)檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN111626289B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：201910241993.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/25；該發(fā)明授權(quán)一種顯著區(qū)域的深度學(xué)習(xí)檢測方法是由梁曄;馬楠;李文法;張磊;徐俊;李大偉;孫晨昊;周航;王楠設(shè)計研發(fā)完成，并于2019-03-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種顯著區(qū)域的深度學(xué)習(xí)檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種顯著區(qū)域的深度學(xué)習(xí)檢測方法，包括構(gòu)建多尺度深度網(wǎng)絡(luò)，包括以下步驟：對所述多尺度深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；顯著性預(yù)測與融合。本發(fā)明提出一種顯著區(qū)域的深度學(xué)習(xí)檢測方法，把基于多尺度的深度網(wǎng)絡(luò)用于顯著區(qū)域檢測，利用了深度網(wǎng)絡(luò)內(nèi)在的層次特征，將RGB圖像輸入到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過自下而上的特征提取和自上而下的特征整合，預(yù)測不用尺度空間下面的特征圖。

本發(fā)明授權(quán)一種顯著區(qū)域的深度學(xué)習(xí)檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種顯著區(qū)域的深度學(xué)習(xí)檢測方法，包括構(gòu)建多尺度深度網(wǎng)絡(luò)，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：對所述多尺度深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，包括以下子步驟：步驟11：設(shè)計顯著圖深度學(xué)習(xí)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目標(biāo)函數(shù)，訓(xùn)練圖像集X以及對應(yīng)的基準(zhǔn)二值標(biāo)注集S，通過最小化目標(biāo)函數(shù)LS進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，公式為： 其中，x，y代表輸入圖像的坐標(biāo)；步驟12：設(shè)計顯著區(qū)域大小權(quán)重網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目標(biāo)函數(shù)，通過Moore-Neighbor追蹤方法找到基準(zhǔn)二值標(biāo)注集S中所有非連接的顯著區(qū)域，并將這些區(qū)域表示為 其中，N代表檢測到的顯著區(qū)域的個數(shù)；對于每個顯著區(qū)域Oi∈O，計算它的面積和整幅圖像的比例ri；計算完畢后，得到向量ωi的每個分量設(shè)置為 其中，和分別代表顯著區(qū)域面積占整幅圖像比例的最小和最大閾值；根據(jù)顯著區(qū)域大小的標(biāo)注結(jié)果ω，權(quán)重預(yù)測的損失函數(shù)定義如下： 其中，是預(yù)測值，k∈{2,3,4}；步驟13：設(shè)計整個深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目標(biāo)函數(shù)，將權(quán)重的預(yù)測損失值LS和Lω顯著性的預(yù)測損失值整合在一起作為整個深度網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，公式為：L＝LS+αLω其中，α參數(shù)用于平衡兩種損失值；步驟2：顯著性預(yù)測與融合。

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