一种基于深度学习的显著性目标排序方法及系统

本公开提供了一种基于深度学习的显著性目标排序方法及系统，涉及显著性目标排序领域，包括：获取待处理的图像；将图像输入到训练后的目标排序模型中，进行显著性目标的识别及显著性得分的计算，得到最终的显著性目标排序结果；其中，所述目标排序模型采用双分支结构：视觉分支提取视觉层面上目标的显著性特征，不同目标依据自身的显著性特征获取其显著性得分；语义分支提取全图语义特征和目标语义特征，依次进行语义知识交互和方向关系推理，得到各个目标的显著性得分，基于两个分支上的显著性得分，得到最终的显著性目标及排序结果；本发明整合多种特征，激励模型自主学习显著性目标之间的竞争关系，从而更精准地量化竞争结果。