[發(fā)明專利]圖像的顯著性檢測方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710670422.3
• 申請日: 2017-08-08
• 公開（公告）號: CN107563994B
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳志軍
• 申請（專利權(quán)）人: 北京小米移動軟件有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06N3/04
• 代理公司: 北京格羅巴爾知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11406
• 代理人: 孫德崇

1.一種圖像的顯著性檢測方法，其特征在于，包括：

采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過第一分類器對圖像進行顯著性檢測，確定所述圖像中的顯著性區(qū)域；

采用所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過第二分類器對所述顯著性區(qū)域進行目標檢測，確定所述顯著性區(qū)域中的目標的類別；

其中，所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的所述第一分類器和所述第二分類器同時訓練。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

根據(jù)所述顯著性區(qū)域的邊界以及所述目標的類別，確定所述目標的邊界框。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過第二分類器對所述顯著性區(qū)域進行目標檢測，包括：

根據(jù)所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各個通道的輸入值，確定所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對所述各個通道的激活函數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各個通道的輸入值，確定所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對所述各個通道的激活函數(shù)，包括：

采用式1確定通道c的激活函數(shù)f(x)，

其中，x表示所述通道c的輸入值，a_c表示當所述通道c的輸入值小于0時所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對所述通道c的斜率值，b_c表示當所述通道c的輸入值大于或等于0時所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對所述通道c的斜率值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對圖像進行顯著性檢測，確定所述圖像中的顯著性區(qū)域，包括：

對所述圖像進行顯著性檢測，確定所述圖像中的各個像素的顯著性值；

根據(jù)所述圖像中的各個像素的顯著性值，確定所述圖像中的顯著性區(qū)域。

6.一種圖像的顯著性檢測裝置，其特征在于，包括：

第一確定模塊，用于采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過第一分類器對圖像進行顯著性檢測，確定所述圖像中的顯著性區(qū)域；

第二確定模塊，用于采用所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過第二分類器對所述顯著性區(qū)域進行目標檢測，確定所述顯著性區(qū)域中的目標的類別；

其中，所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的所述第一分類器和所述第二分類器同時訓練。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

第三確定模塊，用于根據(jù)所述顯著性區(qū)域的邊界以及所述目標的類別，確定所述目標的邊界框。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述第二確定模塊包括：

第一確定子模塊，用于根據(jù)所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各個通道的輸入值，確定所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對所述各個通道的激活函數(shù)。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述第一確定子模塊用于：

采用式1確定通道c的激活函數(shù)f(x)，

其中，x表示所述通道c的輸入值，a_c表示當所述通道c的輸入值小于0時所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對所述通道c的斜率值，b_c表示當所述通道c的輸入值大于或等于0時所述深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對所述通道c的斜率值。

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，第一確定模塊包括：

第二確定子模塊，用于對所述圖像進行顯著性檢測，確定所述圖像中的各個像素的顯著性值；

第三確定子模塊，用于根據(jù)所述圖像中的各個像素的顯著性值，確定所述圖像中的顯著性區(qū)域。

11.一種圖像的顯著性檢測裝置，其特征在于，包括：

處理器；

用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

其中，所述處理器被配置為執(zhí)行權(quán)利要求1至5中任意一項所述的方法。

12.一種非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)，當所述存儲介質(zhì)中的指令由處理器執(zhí)行時，使得處理器能夠執(zhí)行權(quán)利要求1至5中任意一項所述的方法。