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公开(公告)号：CN117115626B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202310452166.6
申请日：2023-04-21
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V20/00 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种协同显著性物体检测方法、系统、电子设备及存储介质，所属的技术领域为图像处理技术。所述协同显著性物体检测方法包括：对第一图像组和第二图像组中的图像进行图像块划分，得到#imgabs0#和#imgabs1#利用T2T结构对#imgabs2#和#imgabs3#进行降维处理并融合局部信息，得到#imgabs4#和#imgabs5#在#imgabs6#和#imgabs7#中分别插入对应的类别图元，并利用Transformer结构对#imgabs8#和#imgabs9#进行特征融合操作、深度特征提取操作和全局信息融合操作；去除深层次融合特征中的类别图元，得到#imgabs10#和#imgabs11#利用相似度损失和第一交叉熵损失调整所述双分支协同显著性检测模型的模型参数；利用双分支协同显著性检测模型检测协同显著性物体。本申请能够提高对协同显著性物体的检测精度。
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公开(公告)号：CN117115626A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310452166.6
申请日：2023-04-21
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V20/00 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种协同显著性物体检测方法、系统、电子设备及存储介质，所属的技术领域为图像处理技术。所述协同显著性物体检测方法包括：对第一图像组和第二图像组中的图像进行图像块划分，得到和 利用T2T结构对 和进行降维处理并融合局部信息，得到和 在 和 中分别插入对应的类别图元，并利用Transformer结构对 和 进行特征融合操作、深度特征提取操作和全局信息融合操作；去除深层次融合特征中的类别图元，得到 和 利用相似度损失和第一交叉熵损失调整所述双分支协同显著性检测模型的模型参数；利用双分支协同显著性检测模型检测协同显著性物体。本申请能够提高对协同显著性物体的检测精度。
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公开(公告)号：CN116612408A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310453678.4
申请日：2023-04-20
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/22 , G06V10/774
Abstract: 本申请在计算机视觉技术领域，具体公开了一种目标检测方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取待检测的目标视频中各个原图像对应的深度图像；从原图像中提取外观特征，从深度图像中提取深度特征；利用深度特征中的目标深度信息，增强对应外观特征中的目标位置信息，得到深度信息引导特征；结合外观特征、深度特征和深度信息引导特征，确定目标检测结果。在本申请，通过深度信息来弥补伪装目标外观难以从背景中区分的问题，从而能精确地把视频中的伪装目标从背景里检测出来，可提高伪装目标检测的可靠性。
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公开(公告)号：CN119723114A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510229137.2
申请日：2025-02-28
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V10/46 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种协同显著性检测方法、产品、设备及存储介质，涉及计算机视觉领域，包括：获取当前待检测的至少两个目标图像，得到当前图像组；将当前图像组输入至训练后的协同显著性检测模型中，以基于预训练语言模型对与当前图像组中各目标图像之间的协同显著性相关的目标文本信息进行提取，并基于目标文本信息引导分割一切模型对当前图像组中的协同显著目标和背景进行分割，得到当前协同显著性检测结果。本申请能够提高对协同显著目标和干扰背景的识别能力，并提升了协同显著性检测的准确性。
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