摘要：本發明涉及一種利用深度學習進行自然圖像中顯著區域的檢測方法，在訓練階段，首先在自然圖像數據庫上選取一定數量的圖片提取基本特征，構成訓練樣本，然后利用深度學習模型對已提取特征進行再學習，從而得到更抽象更有區分能力的增強型高級特征，最后用學習到的特征訓練分類器。在測試階段，對于任意一幅測試圖像，首先提取基本特征，然后利用訓練好的深度模型，提取增強型高級特征，最后利用分類器進行顯著性與否的預測，并把每個像素點的預測值作為這點的顯著值。這樣我們就得到整幅圖像的顯著圖，顯著值越大，就越顯著。
- 專利類型發明專利
- 申請人西北工業大學;
- 發明人韓軍偉;聞時鋒;張鼎文;郭雷;
- 地址710072 陜西省西安市友誼西路127號
- 申請號CN201310739026.3
- 申請時間2013年12月26日
- 申請公布號CN103810503A
- 申請公布時間2014年05月21日
- 分類號G06K9/66(2006.01)I;
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