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申请/专利权人：西北大学
摘要：本发明公开了一种基于前景细化网络的化石图像检测方法，包括：获取待处理的化石图像xrgb；将待处理的化石图像xrgb输入前景细化网络：基于待处理的化石图像xrgb提取频率特征xfreq，并利用xfreq生成加权频率特征将xrgb输入由EfficientNet构成地主干网络，获得不同分辨率的特征图{x1,x2,x3,x4,x5}之后生成边缘预测图Pedge；在色彩空间Y、Cb、Cr将划分为频率特征利用其中的高频信息及特征图x5生成预测图Y5；将Y5作为高级预测图P5，将P5、特征图x5、特征图x4及Pedge输入前景细化模块，利用前景细化模块依次生成高级预测图P4、P3和P2；将高级预测图P2输入由Unet结构构成地残差修正模块，得到检测结果图Pref。本发明不仅在化石图像检测和隐藏物目标检测方面均表现出了优异的性能。
主权项：1.一种基于前景细化网络的化石图像检测方法，其特征在于，包括：获取待处理的化石图像xrgb；将所述待处理的化石图像xrgb输入预先训练好的前景细化网络，以使所述前景细化网络执行以下步骤：基于所述待处理的化石图像xrgb提取频率特征xfreq，并利用所述频率特征xfreq生成加权频率特征将所述待处理的化石图像xrgb输入由EfficientNet构成地主干网络，获得不同分辨率的特征图{x1，x2，x3，x4，x5}之后，基于所述特征图{x1，x2，x3，x4，x5}生成边缘预测图Pedge；在色彩空间Y、Cb、Cr将所述加权频率特征划分为频率特征利用所述频率特征中的高频信息及特征图x5生成预测图Y5；将所述预测图Y5作为高级预测图P5，将所述高级预测图P5、特征图x5、特征图x4及所述边缘预测图Pedge输入前景细化模块，利用前景细化模块依次生成高级预测图P4、P3和P2；将高级预测图P2输入由Unet结构构成地残差修正模块，得到检测结果图Pref。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 一种基于前景细化网络的化石图像检测方法
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