一种使用自适应特征融合的RGB-D显著目标检测方法技术

本发明专利技术公开了一种使用自适应特征融合的RGB

【技术实现步骤摘要】
一种使用自适应特征融合的RGB
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D显著目标检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体的说涉及一种RGB
‑
D显著目标检测方法。

技术介绍

[0002]图像显著目标检测是指计算机自动的分割出图像中的显著目标。该技术的应用场景非常广泛，比如用于图片压缩，或者作为目标识别、语义分割、目标跟踪等的预处理任务。
[0003]为了获得准确的图像显著目标分割结果，传统的解决方案是手工设计一种特征提取方法，然后根据该特征进行按照像素分类。
[0004]已有的RGB
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D显著目标检测方法，在解码器阶段不能有效融合RGB和Depth 2个数据流的特征，导致分割准确度不是很高。因此，本文提出能有效融合2个数据流特征和数据流内特征的方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题是：针对一张图像，如何使用计算机自动分割出图像中的显著目标，本专利技术提出了一种使用自适应特征融合的RGB
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D显著目标分割方法。
>[0006]本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种使用自适应特征融合的RGB
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D显著目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1).使用2个结构相同的编码器网络分别对RGB图像和Depth图像这2个数据流编码，编码后对2个数据流分别获得m个层级的特征；步骤(2).在RGB和Depth两个数据流的解码过程中分别使用自适应特征融合；步骤(3).在联合数据流中对2个数据流的特征融合；步骤(4).使用损失函数对该网络模型优化。2.根据权利要求1所述的一种使用自适应特征融合的RGB
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D显著目标检测方法，其特征在于，所述的步骤(2)的自适应特征融合，具体操作如下：将高一层级特征升采样后使用connv，并与当前层级特征在通道维连接，然后送入到全局平均池化模块，然后使用conv和softmax求出2个通道的权重值，并分别与2个特征相乘后求和，得到融合后的特征。3.根据权利要求2所述的一种使用自适应特征融合的RGB
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D显著目标检测方法，其特征在于，所述的步骤(3)在联合数据流中对2个数据流的特征融合，具体操作如下：首先将同层级的RGB解码器和Depth解码器的输出进行融合，再与高一层级联合数据流的输出融合；将同层级RGB解码器和Depth解码器的输出使用conv和sig...

【专利技术属性】
技术研发人员：张继勇，吕成涛，颜成钢，孙垚棋，李宗鹏，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：