公开(公告)号：CN113947524B

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202111230705.9

申请日：2021-10-22

申请人： 上海交通大学

发明人： 翟广涛 ,  杨祎威 ,  朱煜程 ,  闵雄阔 ,  朱丹丹

IPC分类号： G06F30/27

摘要： 本发明提供一种基于全卷积图神经网络的全景图片显著性预测方法及设备，包括：将平面全景图像映射成为球面的图数据；将所述球面的图数据输入到全卷积图神经网络进行显著性预测，得到球面显著性图数据；将所述球面显著性图数据变换到平面上，得到平面的全景显著性图像。进一步的，本发明全卷积图神经网络基于残差U形网络结构，在底部采用了膨胀图卷积和注意力机制。此外，本发明使用了一种新的全卷积层，用于球面图空间中的图池化和反池化操作，以保留节点到节点的特征。本发明提出的方法在大规模数据集上优于其他较为先进的显著性预测模型。

公开(公告)号：CN113935884A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111215940.9

申请日：2021-10-19

申请人： 上海交通大学

发明人： 翟广涛 ,  杨逸炎 ,  高忠派 ,  闵雄阔 ,  张子澄 ,  杨祎威

IPC分类号： G06T1/00 ,  G06N3/04

摘要： 本发明提供了一种基于神经网络的不可见二维码嵌入、检测和修复方法，包括：利用非线性时间心理视觉调制技术将二维码嵌入视频中，使所述二维码不能被人眼观察到；从嵌入二维码后的所述视频中采集一组包含所述二维码的数据，利用第一神经网络定位数据中的所述二维码；利用第二神经网络对定位后的所述二维码进行校准，得到校准后的二维码；将所述校准后的二维码输入第三神经网络进行修复，得到修复后的二维码。本发明提供的基于神经网络的不可见二维码嵌入、检测和修复方法，可有效地提升不可见二维码嵌入质量和检测修复的效率。

公开(公告)号：CN113947524A

公开(公告)日：2022-01-18

申请号：CN202111230705.9

申请日：2021-10-22

申请人： 上海交通大学

发明人： 翟广涛 ,  杨祎威 ,  朱煜程 ,  闵雄阔 ,  朱丹丹

IPC分类号： G06T3/00 ,  G06T7/73 ,  G06N3/04

摘要： 本发明提供一种基于全卷积图神经网络的全景图片显著性预测方法及设备，包括：将平面全景图像映射成为球面的图数据；将所述球面的图数据输入到全卷积图神经网络进行显著性预测，得到球面显著性图数据；将所述球面显著性图数据变换到平面上，得到平面的全景显著性图像。进一步的，本发明全卷积图神经网络基于残差U形网络结构，在底部采用了膨胀图卷积和注意力机制。此外，本发明使用了一种新的全卷积层，用于球面图空间中的图池化和反池化操作，以保留节点到节点的特征。本发明提出的方法在大规模数据集上优于其他较为先进的显著性预测模型。