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龍圖騰網恭喜電子科技大學申請的專利一種基于自監督學習的全景圖像顯著性預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115631121B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211344155.8，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權一種基于自監督學習的全景圖像顯著性預測方法是由葉茂;鄒子壯設計研發完成，并于2022-10-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自監督學習的全景圖像顯著性預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于自監督學習的全景圖像顯著性預測方法，包括以下步驟：S1、利用無標簽ERP圖像集訓練編碼器，包括以下子步驟：S11、將ERP圖像投影到球面，得到圖像組Ci和標簽Pi；S12、對Ci進行隨機打亂；S13、進行編碼器訓練，構建全局特征提取網絡與局部特征提取網絡，并通過特征融合學習這兩者的特征，對全局特征提取網絡的模型參數進行更新；S2、進行解碼器訓練；S3、將待識別的全景圖像輸入訓練好的編碼器中進行特征提取，然后將提取的特征輸入解碼器中，得到最終的顯著性預測。本發明利用大量未標簽的全景圖像，對顯著性模型中的編碼器進行針對性訓練，緩解顯著性標簽缺少所帶來模型表現不佳的現象。

本發明授權一種基于自監督學習的全景圖像顯著性預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自監督學習的全景圖像顯著性預測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、利用無標簽ERP圖像集訓練編碼器，包括以下子步驟：S11、格式轉換：將ERP圖像投影到球面，得到CMP圖像組Ci和標簽Pi，i＝1,…,6；S12、對Ci進行隨機打亂得到ci，并根據ci的原始位置對Pi進行更新得到代理任務的標簽S13、進行編碼器訓練，構建全局特征提取網絡與局部特征提取網絡并將全局特征和局部特征作為輸入，通過特征融合學習這兩者的特征，對全局特征提取網絡的模型參數進行更新；全局特征提取網絡與局部特征提取網絡分別為： 其中FE是全局特征，是局部特征，E表示ERP圖像；-代表特征提取網路的推理過程，全局特征提取網絡與局部特征提取網絡均采用VGG16去掉尾部5層后的模型；然后將得到的全局特征FE和局部特征一起聯合輸入到特征融合網絡；所述特征融合網絡包括特征變換和點乘操作兩個部分：首先將FE和經過兩個權重不共享的全連接層得到rE和然后通過下面的方程進行變換：QE＝rEWQ 其中WQ、WV和WK是三類特征不共享的權重，QE、和分別代表著Query、Value和Key；然后利用點乘操作對所得到的特征進行融合： 其中CAi為特征融合后的結果，ReLU為激活函數，表示函數嵌套運算符；得到的CAi被用于最終的位置預測： 通過下方的損失函數進行訓練： 由損失函數計算預測值和標簽值之間的差異，然后根據該差異進行梯度回傳并根據梯度更新模型中的參數，遍歷無標簽ERP圖像集100次后停止，得到全局特征提取網絡S2、進行解碼器訓練：解碼器被構造用于預測最終的顯著性結果S3、將待識別的全景圖像輸入訓練好的編碼器中進行特征提取，然后將提取的特征輸入解碼器中，得到最終的顯著性預測。

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