一种基于多层卷积特征融合的图像协同显著性检测方法

本发明公开了一种基于多层卷积特征融合的图像协同显著性检测方法。具体步骤为：(1)、对图像数据集进行处理，包括统一尺寸，以及按照顺序选择规则为每张图像选定协同图像组；(2)、构建协同显著性检测的深度学习网络，输入图像及其协同图像组经过多层卷积特征提取、协同特征提取、多尺度特征融合和多尺度显著性图融合，得到输入图像协同显著性图；(3)、将(1)中处理好的训练数据输入(2)中构建的深度学习网络进行训练，直到网络收敛得到一个训练好的网络模型；(4)、利用(3)中训练好的网络模型对测试数据集进行实验，一张输入图像与它的多组协同图像组可以得到多张协同显著性图，将它们相加平均后，得到这张的输入图像最终的协同显著性图。
上海大学
任静茹 | 刘志 | 周晓飞