公开(公告)号：CN114898120A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210586991.0

申请日：2022-05-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 周晓飞 ,  罗晨浩 ,  张继勇 ,  李世锋 ,  周振 ,  何帆

IPC: G06V10/46 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的360度图像显著目标检测方法，包括如下步骤：S1、图像转换；S2、搭建特征金字塔网络；S3、采用四个特征聚合模块，每个模块由一个特征转换子模块完成立方体投影特征向等距形特征转换并与原等距形图像特征组合后，使用一个空洞卷积池化金字塔子模块实现特征的优化，从而得到多层次的聚合特征；S4、将多层次的聚合特征连接并馈送到注意力集成模块，通过推断空间和通道注意机制自适应地选择可靠空间和通道信息与原特征融合得到最终特征并完成显著目标检测。该方法使用图像映射关系基于等距形360度图像构建对应的立方体投影图像，使用双种类图像作为输入解决了单一等矩形图像输入造成的球面到平面投影的不良失真问题。

公开(公告)号：CN114898120B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202210586991.0

申请日：2022-05-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 周晓飞 ,  罗晨浩 ,  张继勇 ,  李世锋 ,  周振 ,  何帆

IPC: G06V10/46 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的360度图像显著目标检测方法，包括如下步骤：S1、图像转换；S2、搭建特征金字塔网络；S3、采用四个特征聚合模块，每个模块由一个特征转换子模块完成立方体投影特征向等距形特征转换并与原等距形图像特征组合后，使用一个空洞卷积池化金字塔子模块实现特征的优化，从而得到多层次的聚合特征；S4、将多层次的聚合特征连接并馈送到注意力集成模块，通过推断空间和通道注意机制自适应地选择可靠空间和通道信息与原特征融合得到最终特征并完成显著目标检测。该方法使用图像映射关系基于等距形360度图像构建对应的立方体投影图像，使用双种类图像作为输入解决了单一等矩形图像输入造成的球面到平面投影的不良失真问题。