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龍圖騰網(wǎng)恭喜浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司申請(qǐng)的專利一種協(xié)同顯著性檢測(cè)方法、產(chǎn)品、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119723114B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510229137.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/46；該發(fā)明授權(quán)一種協(xié)同顯著性檢測(cè)方法、產(chǎn)品、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由張開(kāi)華;梁玲燕;董剛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種協(xié)同顯著性檢測(cè)方法、產(chǎn)品、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種協(xié)同顯著性檢測(cè)方法、產(chǎn)品、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，包括：獲取當(dāng)前待檢測(cè)的至少兩個(gè)目標(biāo)圖像，得到當(dāng)前圖像組；將當(dāng)前圖像組輸入至訓(xùn)練后的協(xié)同顯著性檢測(cè)模型中，以基于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)與當(dāng)前圖像組中各目標(biāo)圖像之間的協(xié)同顯著性相關(guān)的目標(biāo)文本信息進(jìn)行提取，并基于目標(biāo)文本信息引導(dǎo)分割一切模型對(duì)當(dāng)前圖像組中的協(xié)同顯著目標(biāo)和背景進(jìn)行分割，得到當(dāng)前協(xié)同顯著性檢測(cè)結(jié)果。本申請(qǐng)能夠提高對(duì)協(xié)同顯著目標(biāo)和干擾背景的識(shí)別能力，并提升了協(xié)同顯著性檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種協(xié)同顯著性檢測(cè)方法、產(chǎn)品、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種協(xié)同顯著性檢測(cè)方法，其特征在于，包括：獲取當(dāng)前待檢測(cè)的至少兩個(gè)目標(biāo)圖像，得到當(dāng)前圖像組；將所述當(dāng)前圖像組輸入至訓(xùn)練后的協(xié)同顯著性檢測(cè)模型中；所述協(xié)同顯著性檢測(cè)模型為基于包含協(xié)同顯著性物體的圖像數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型和分割一切模型進(jìn)行訓(xùn)練后得到的模型；獲取所述協(xié)同顯著性檢測(cè)模型輸出的與所述當(dāng)前圖像組對(duì)應(yīng)的當(dāng)前協(xié)同顯著性檢測(cè)結(jié)果；其中，所述當(dāng)前協(xié)同顯著性檢測(cè)結(jié)果為基于所述預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)與所述當(dāng)前圖像組中各目標(biāo)圖像之間的協(xié)同顯著性相關(guān)的目標(biāo)文本信息進(jìn)行提取，并基于所述目標(biāo)文本信息引導(dǎo)所述分割一切模型對(duì)所述當(dāng)前圖像組中的協(xié)同顯著目標(biāo)和背景進(jìn)行分割后得到的結(jié)果，所述當(dāng)前協(xié)同顯著性檢測(cè)結(jié)果中包含基于所述目標(biāo)文本信息生成的掩碼結(jié)果；所述方法，還包括：獲取包含協(xié)同顯著性物體的圖像數(shù)據(jù)集，并按照協(xié)同顯著性物體的不同對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行分組，得到多個(gè)協(xié)同顯著圖像組；依次將各所述協(xié)同顯著圖像組中的圖像輸入至預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型中，以對(duì)所述協(xié)同顯著圖像組中的各圖像進(jìn)行特征提取，得到圖像編碼特征，并對(duì)預(yù)設(shè)交互式文本進(jìn)行特征提取，得到文本編碼特征；對(duì)所述協(xié)同顯著圖像組中各圖像對(duì)應(yīng)的所述圖像編碼特征和所述文本編碼特征進(jìn)行解碼，以獲取各圖像對(duì)應(yīng)的包含不同協(xié)同顯著性物體間相互關(guān)系的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)知識(shí)描述文本；分別將各所述場(chǎng)景結(jié)構(gòu)知識(shí)描述文本編碼為文本特征，并對(duì)所述文本特征中的關(guān)鍵詞進(jìn)行提取，得到各所述場(chǎng)景結(jié)構(gòu)知識(shí)描述文本對(duì)應(yīng)的提示關(guān)鍵詞特征；挖掘不同所述提示關(guān)鍵詞特征之間的聯(lián)系，以生成協(xié)同顯著文本提示詞；將所述協(xié)同顯著文本提示詞輸入至分割一切模型中，以將所述協(xié)同顯著文本提示詞轉(zhuǎn)化為二值掩碼，得到包含歷史協(xié)同顯著性檢測(cè)結(jié)果的所述協(xié)同顯著性檢測(cè)模型。

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