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安徽大學(xué)涂錚錚獲國家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)獲悉安徽大學(xué)申請的專利基于Transformer邊界感知的光學(xué)遙感圖像顯著目標(biāo)檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN115049921B

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202210458900.5,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V20/10;該發(fā)明授權(quán)基于Transformer邊界感知的光學(xué)遙感圖像顯著目標(biāo)檢測方法是由涂錚錚;陳燕雯;韓寒;王越;鄭海軍;謝星晨;伏傈豪設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-04-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

基于Transformer邊界感知的光學(xué)遙感圖像顯著目標(biāo)檢測方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開一種基于Transformer邊界感知光學(xué)遙感圖像顯著性目標(biāo)檢測方法,本發(fā)明通過注意力機(jī)制引導(dǎo)淺層特征挖掘更多細(xì)節(jié)信息;通過基于Transformer全局上下文信息模塊來建模全局上下文信息,從全局角度推斷不同顯著目標(biāo)以及顯著目標(biāo)內(nèi)部的關(guān)系,有利于生成更加完整的顯著性圖;此外通過邊界感知解碼器,將各層特征和邊界特征進(jìn)行交互融合,在強(qiáng)調(diào)顯著區(qū)域的同時關(guān)注邊界信息,從而得到比其他先進(jìn)方法更高置信度的顯著圖。

本發(fā)明授權(quán)

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人安徽大學(xué),其通訊地址為:230601 安徽省合肥市經(jīng)開區(qū)九龍路111號;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

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