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基于注意机制卷积神经网络的显著性目标检测方法

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成果名称：	基于注意机制卷积神经网络的显著性目标检测方法	关键字：	张量 , 卷积 , dcon , 尺度 , 高层 , 注意 , 通道 , padding , 显著性 , 融合	应用行业：	制造业
高新技术领域：	先进制造技术	所在地：	河北省	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN202110737734.8	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内领先	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	高端装备制造	课题来源：
第一完成单位名称：	河北师范大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	技术转让	交易价格(万)：	5.00	所属十强产业：

本发明公开了一种基于注意机制卷积神经网络的显著性目标检测方法，包括卷积神经网络训练和显著性检测步骤。本发明通过引入通道注意机制，解决了NLDF方法中深层语义信息过度削弱的问题，通过引入空间注意机制，解决了NLDF方法中低层边界信息不清晰的问题，通过引入双线性插值法提取全局特征，解决了NLDF方法中全局特征的目标丢失问题。