一种基于特征优化的显著性目标检测方法

本发明提供了一种基于特征优化的显著性目标检测方法，涉及显著性目标检测技术领域，本发明在原U2‑Net模型的基础上，添加了注意力机制和特征优化模块，并且对解码器进行了改进，由此可以有效的提升模型的性能与精度，在最深层次模块中提取高准确性的最高维特征，有效的缓解了极端情况下网络无法准确分割前景与背景的问题，与传统的U2‑Net以及其余显著性目标检模型相比，在应对多种类型的图片时，能生成高质量预测显著图。本发明提供的方法，可以为图像检索，自动驾驶，机器人智能视觉，标本纹理对比领域提供高质量服务，在图像编辑，美化等领域，提供高质量的显著图，提高了这些领域内图片的美观性和创意性。