基于實例分割和顯著性計算的人工視覺多目標優(yōu)化處理

摘要： 通過實例分割Swin-Transformer提取分割所有前景對象，融合亮度、大小和位置圖像顯著性特征，提出模擬人類視覺注意機制的多特征融合注意力層級計算模型，為不同級別的前景物體采用適合的光幻視分辨率和亮度表達，實現(xiàn)不同的刺激編碼策略進行層級優(yōu)化處理。通過人工假體視覺的仿真試驗表明，在所提出的多目標層級優(yōu)化表達策略下，試驗被試完成多目標識別的準確率、識別時間表現(xiàn)具有一定的顯著提...