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龙图腾网获悉河北师范大学申请的专利基于PVT交互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：CN117036736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310808706.X，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权基于PVT交互网络的显著性目标检测方法是由王威;郭凯迪;霍丽娜;侯佳岳;李欢;魏一帆设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PVT交互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交互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；为编码器块顶层设计高级语义信息融合模块充分挖掘高级特征的语义信息；为除顶层外的其他编码器块设计自我细化模块提取丰富的细节信息；高级语义信息以自顶向下传播以特征调和的方式与各级特征融合；密集轻量细化解码器不断融合高级语义信息和编码器有效信息感知多尺度信息，进一步扩大整个网络的感受野，不断细化显著物体。本发明能够提取任意给定图像中人眼最感兴趣目标内容，抑制背景干扰，更关注显著区域。

本发明授权基于PVT交互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交互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交互网络：PVT交互网络包括第一至第四特征处理单元和高级语义融合模块ASFM；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、自我细化模块SRM1、特征调和和密集轻量细化解码器DLRB1；第四特征处理单元包括特征编码器PVTE4和高级语义融合模块ASFM；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； 第四特征张量与其相邻特征张量经过高级语义融合模块ASFM处理后得到第四高级语义信息；第一特征张量与其相邻特征张量经过第一处理单元处理得到第一编码器有效信息；第一编码器有效信息和第四高级语义信息通过特征调和后输入密集轻量细化解码器DLRB1；输出第一解码特征向量作为显著性图； 自我细化模块SRMi以相邻特征作为输入，经过采样操作使得特征尺度相同，然后通过通道拼接和卷积操作有效融合相邻特征的细节信息，自我细化模块SRMi对第一、第二和第三特征张量进行通道空间注意力、反向注意力、卷积、上下采样和CBR操作，从不同维度获取显著性目标细节信息，将得到的注意力图反转以获得反向注意力图此外将融合后的特征通过通道和空间注意力从全局挖掘细节信息，获得空间通道注意图 最后，通过卷积层将三个结果相加并融合，以获得SRMi的输出表述为： 式中conv3×3·为3x3的卷积层，⊙为按通道相乘，为逐元素相乘，Down·为下采样操作，Up·为上采样操作，conv1×1·为1x1的卷积层，SA·CA·为空间通道注意力，CBR为卷积、归一化、激活操作。

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