一种基于深度残差网络的视觉显著性检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010389359.8

申请日：

2020-05-10

公开(公告)号：

CN111797841B

公开(公告)日：

2024-03-22

发明(设计)人：

朱威王图强岑宽何德峰郑雅羽

申请人：

浙江工业大学

申请人地址：

310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号

IPC主分类号：

G06V10/46

IPC分类号：

G06V10/82 G06V10/80 G06N3/0464 G06N3/09

代理机构：

杭州赛科专利代理事务所(普通合伙) 33230

代理人：

郭薇

法律状态：

授权

国省代码：

浙江省杭州市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-03-22	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于深度残差网络的视觉显著性检测方法 [P].

朱威 ;

王图强 ;

岑宽 ;

何德峰 ;

郑雅羽 .

中国专利 :CN111797841A ,2020-10-20

[2]

一种基于残差网络和深度信息融合的显著性检测方法 [P].

周武杰 ;

吴君委 ;

雷景生 ;

何成 ;

钱亚冠 ;

王海江 ;

张伟 .

中国专利 :CN110263813A ,2019-09-20

[3]

基于深度网络的视频显著性检测方法 [P].

于明 ;

夏斌红 ;

刘依 ;

郭迎春 ;

郝小可 ;

朱叶 ;

师硕 ;

于洋 ;

阎刚 .

中国专利 :CN111461043A ,2020-07-28

[4]

一种基于稀疏表示的视觉显著性检测方法 [P].

王鑫 ;

沈思秋 ;

张春燕 ;

周韵 ;

吕国芳 ;

徐玲玲 .

中国专利 :CN106056592B ,2016-10-26

[5]

基于视觉显著性约束深度置信网络的遥感图像检测方法 [P].

付琨 ;

许光銮 ;

郑歆慰 ;

刁文辉 ;

孙显 ;

孙皓 ;

张义 ;

张跃 .

中国专利 :CN106991397A ,2017-07-28

[6]

一种立体视觉显著性检测方法 [P].

丛润民 ;

雷建军 ;

侯春萍 ;

李重仪 ;

贺小旭 ;

段金辉 .

中国专利 :CN105869173B ,2016-08-17

[7]

一种基于深度残差网络的对象级边缘检测方法 [P].

朱威 ;

王图强 ;

陈吟凯 ;

陈悦峰 ;

何德峰 ;

郑雅羽 .

中国专利 :CN110706242B ,2020-01-17

[8]

一种基于深度学习的立体图像视觉显著性检测方法 [P].

周武杰 ;

吕营 ;

雷景生 ;

张伟 ;

何成 ;

王海江 .

中国专利 :CN110210492A ,2019-09-06

[9]

一种基于深度卷积网络的显著性目标检测方法 [P].

牛轶峰 ;

马兆伟 ;

王菖 ;

赵哲 .

中国专利 :CN107423747B ,2017-12-01

[10]

一种基于深度卷积网络的视频显著性检测方法 [P].

周晓飞 ;

楼杰栋 ;

张继勇 ;

孙垚棋 ;

颜成钢 .

中国专利 :CN110598537A ,2019-12-20

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