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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种类别弱监督的RGB-D图像显著物体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：CN117036838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202210453028.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种类别弱监督的RGB-D图像显著物体检测方法是由刘政怡;张志立;韩莉设计研发完成，并于2022-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种类别弱监督的RGB-D图像显著物体检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种类别弱监督的RGB‑D图像显著物体检测方法，包括训练阶段和更新阶段；所述训练阶段由伪标签监督所述图像显著物体检测模型的训练，输出显著图；同时由类别标签、伪标签监督视觉‑语言匹配模型的训练，输出类别相似度向量和类别感知显著图；所述更新阶段利用类别感知显著图和伪标签掩码下的图像的类别相似度加权求和类别感知显著图和伪标签，以此结果更新伪标签；所述更新阶段发生在所述训练阶段的过程中；所述方法在测试阶段，对任意输入的RGB‑D图像，使用训练好的所述图像显著物体检测模型进行测试，输出最终的显著图。本发明以类别标签和伪标签监督模型的训练，无需像素级别的真值标签。

本发明授权一种类别弱监督的RGB-D图像显著物体检测方法在权利要求书中公布了：1.一种类别弱监督的RGB-D图像显著物体检测方法，其特征在于，包括训练阶段和更新阶段； 所述训练阶段由伪标签监督图像显著物体检测模型训练以输出显著图； 在所述训练阶段中，输入图像x经基于中心-暗通道先验的传统图像处理方法产生初始的伪标签； 同时由类别标签、伪标签监督视觉-语言匹配模型训练以输出类别相似度向量和类别感知显著图； 所述更新阶段中，先将输入图像在类别感知显著图掩码与伪标签掩码下分别形成两组掩码图像，再将两组所述掩码图像输入视觉-语言匹配模型得到对应类别相似度向量，根据类别标签分别得到类别感知显著图的置信度分数与伪标签的置信度分数，最后以所述置信度分数为权重加权求和类别感知显著图和伪标签以更新伪标签； 在获取置信度分数过程中，根据类别标签，从两组类别相似度向量中分别索引获取类别相似度向量中的对应位置，读取并提取该位置的数值，将获取的两组数值进行归一化操作，最终输出的两组概率值，分别作为类别感知显著图的置信度分数与伪标签的置信度分数； 所述更新阶段发生在所述训练阶段的过程中； 测试阶段中，对任意输入的RGB-D图像，使用训练好的所述图像显著物体检测模型进行测试，输出最终的显著图。

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