一种多尺度特征融合和边界信息注意的视频显著目标检测方法

本发明公开了一种多尺度特征融合和边界信息注意的视频显著目标检测方法。所述方法包括如下步骤：获取视频显著目标检测数据集及对应光流图，输入到训练好的视频显著目标检测网络中；采用双流主干特征编码器，获取多层级特征；利用全局引导多尺度融合模块，以获取多尺度时空特征；通过跨模态边界注意模块，改善多尺度时空特征的边界检测效果；采用场景感知融合模块，以促进时空特征融合；将融合后的特征不断解码，恢复至原始视频帧尺寸，以获取最终的显著性图。所述方法探索多尺度时空特征融合和边界注意方法，提高了视频显著目标检测的精度，改善了边界检测效果。

《一种多尺度特征融合和边界信息注意的视频显著目标检测方法》是一发明专利，专利号为 2023116354490，当前法律状态为已售，由石家庄铁道大学提出申请，发明人为张云佐;王双双;刘婷;甄嘉闻;杨月辉;于璞泽，申请日期为2023-12-01，公开（公告）日期为2024-02-13，国际专利分类号（IPC）为 G06V10/25(2022.01)I;G06V10/80(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06N3/0464(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机视觉、目标跟踪与显著性检测、图像处理、用于视频内容生产、视频处理、智能安防监控、智能剪辑与主体锁定、智慧媒体、直播与短视频。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。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：本发明公开了一种多尺度特征融合和边界信息注意的视频显著目标检测方法。所述方法包括如下步骤：获取视频显著目标检测数据集及对应光流图，输入到训练好的视频显著目标检测网络中；采用双流主干特征编码器，获取多层级特征；利用全局引导多尺度融合模块，以获取多尺度时空特征；通过跨模态边界注意模块，改善多尺度时空特征的边界检测效果；采用场景感知融合模块，以促进时空特征融合；将融合后的特征不断解码，恢复至原始视频帧尺寸，以获取最终的显著性图。所述方法探索多尺度时空特征融合和边界注意方法，提高了视频显著目标检测的精度，改善了边界检测效果。

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