【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标检测，特别涉及一种融合混合注意力的显著性目标检测方法。
技术介绍
1、目前，显著性目标检测(salient object detection)(sod)，主要目的是通过模拟人类的视觉注意机制，让计算机视觉能够快速定位并检测图像或视频中显著目标，进而分割并突出人类视觉中最感兴趣的区域。视觉注意机制是一种心理调节机制，在人类视觉信息处理过程中有着举足轻重的地位。在视觉注意的指引下，人类能够快速地从纷杂的视觉信息中选出与自身当下最契合、最要紧、最显要的视觉信息。最直观的证据就是人类总能第一时间看向自己感兴趣的目标，从而轻松实现对兴趣目标的稳定跟踪。目前，显著目标检测已广泛应用到计算机视觉任务中，比如机器人导航，语义分割，目标识别和检测，图像分割，图像和视频压缩，图像感知，目标跟踪，行为识别，图像检索，图像渲染操作，智能交通等。
2、现有的显著性物体检测算法可分为两大类：基于手动选择特征的传统方法和使用深度神经网络提取语义特征的方法。传统的显著性检测算法步骤为：先对图像进行区域分割；接着提取浅层特征，如颜色、形状、...
【技术保护点】
1.一种融合混合注意力的显著性目标检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种融合混合注意力的显著性目标检测方法，其特征在于，所述特征提取模块包括：依次连接的卷积和最大池化操作；
3.如权利要求1所述的一种融合混合注意力的显著性目标检测方法，其特征在于，所述混合注意力模块包括：依次连接的改进的高效通道注意力单元和空间注意力单元；
4.如权利要求1所述的一种融合混合注意力的显著性目标检测方法，其特征在于，所述多尺度特征融合模块包括：
5.如权利要求1所述的一种融合混合注意力的显著性目标检测方法，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.一种融合混合注意力的显著性目标检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种融合混合注意力的显著性目标检测方法，其特征在于，所述特征提取模块包括：依次连接的卷积和最大池化操作；
3.如权利要求1所述的一种融合混合注意力的显著性目标检测方法，其特征在于，所述混合注意力模块包括：依次连接的改进的高效通道注意力单元和空间注意力单元；
4.如权利要求1所述的一种融合混合注意力的显著性目标检测方法，其特征在于，所述多尺度特征融合模块包括：
5.如权利要求1所述的一种融合混合注意力的显著性目标检测方法，其特征在于，所述特征增强融合模块包括：
6.如权利要求1所述的融合混合注意力的显著...
【专利技术属性】
技术研发人员：王如刚，李苏，周锋，王媛媛，郭乃宏，
申请(专利权)人：盐城工学院，
类型：发明
国别省市：
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