显著性目标检测方法及装置（不用二变）

本发明公开一种显著性目标检测方法及装置。本发明获取待检测图像后，通过编码器对待检测图像提取RGB特征和深度特征；通过注意力特征增强模块分别对RGB和深度的高级特征进行特征增强；将提取的RGB特征和深度特征输入跨模态融合模块，对RGB特征和深度特征进行加强和融合；利用边缘提取模块生成深度特征中的显著物体的边缘信息；将加强和融合后的RGB特征和深度特征输入多尺度特征聚合模块，进行多尺度特征聚合，得到多级融合特征；将多级融合特征输入级联校正解码器，对多级融合特征进行细化和校正，预测出显著特征，然后利用边缘信息对显著特征增强，生成显著图；本发明打破了现有技术在全局上下文建模、多尺度特征聚合上存在的局限性。

《显著性目标检测方法及装置（不用二变）》是一发明专利，专利号为 2022114910971，当前法律状态为已下证，由大连民族大学提出申请，发明人为孙福明;任鹏;尹博文;王法胜;李豪杰，申请日期为2022-11-25，公开（公告）日期为2025-11-11，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/46 (2022.01)，所属技术领域包括：计算机视觉、人工智能、机器人视觉、自动驾驶、辅助驾驶、增强现实、虚拟现实、图像处理、视频编辑、医学影像分析、安防监控、人机交互。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开一种显著性目标检测方法及装置。本发明获取待检测图像后，通过编码器对待检测图像提取RGB特征和深度特征；通过注意力特征增强模块分别对RGB和深度的高级特征进行特征增强；将提取的RGB特征和深度特征输入跨模态融合模块，对RGB特征和深度特征进行加强和融合；利用边缘提取模块生成深度特征中的显著物体的边缘信息；将加强和融合后的RGB特征和深度特征输入多尺度特征聚合模块，进行多尺度特征聚合，得到多级融合特征；将多级融合特征输入级联校正解码器，对多级融合特征进行细化和校正，预测出显著特征，然后利用边缘信息对显著特征增强，生成显著图；本发明打破了现有技术在全局上下文建模、多尺度特征聚合上存在的局限性。

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