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龙图腾网获悉河北师范大学申请的专利基于PVT的门控网络的显著性目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116664875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310061980.5，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权基于PVT的门控网络的显著性目标检测方法是由霍丽娜;周小力;王威;曹志义;王张钰;郭凯迪;侯佳岳设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PVT的门控网络的显著性目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PVT的门控网络的显著性目标检测方法，通过PVT网络的逐层融合提取全局特征；在PVT四个不同尺度的编码器后加入过渡层，在过渡层和解码器层之间插入多级门单元，在编码器顶层引入金字塔池化模块提取高级语义信息；高级语义信息以自顶向下传播；特征聚合解码器通过元素级加法不断融合高级语义信息、编码器有效信息和不同尺度的解码器特征。本发明能够提取任意给定图像中人眼最感兴趣目标内容，更关注显著区域，抑制背景干扰。

本发明授权基于PVT的门控网络的显著性目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PVT的门控网络的显著性目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：图像预处理：将输入图像大小调整为预设大小的张量X； 步骤2：建立PVT门控网络：PVT门控网络包括第一至第四特征处理单元和金字塔池化模块PPM；第一至第三特征处理单元结构相同；第一特征处理单元包括特征编码器PVTE1、过渡层T1、门单元G1和解码器特征器FAD1；第四特征处理单元包括特征编码器PVTE4、过渡层T4、门单元G4和解码器特征器FAD4；张量X依次经特征编码器PVTE1-PVTE4处理后，得到第一至第四特征张量； 第四特征张量经过金字塔池化模块PPM处理后得到第四高级语义信息；第四特征张量经过渡层T4处理后与第四特征张量拼接后输入门单元G4，再与过渡层T4的输出相乘得到第四编码器有效信息，第四编码器有效信息与第四高级语义信息相加后输入解码器特征器FAD4；解码器特征器FAD4输出第四解码特征向量； 第一特征张量与第二特征处理单元FAD2输出的第二解码特征向量拼接后输入门单元G1，第一特征张量经过渡层T1处理后与门单元G1的输出相乘得到第一编码器有效信息，第一编码器有效信息、第四高级语义信息与第二解码特征向量相加后输入解码器特征器FAD1；输出第一解码特征向量作为显著性图； 步骤3：检测显著性图：输入张量，经PVT门控网络处理后得到显著性图。

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