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申请/专利权人：江南大学
摘要：本发明公开了一种基于渐进式加权解码的RGB‑D显著性检测方法，属于计算机视觉领域。所述方法包括：通过对称的双流特征提取主干网络分别提取多级RGB图像特征和深度图像特征；利用多尺度自注意力特征增强模块增强提取得到的高级特征；随后采用跨模态特征融合模块将RGB分支特征和深度分支特征进行融合，增强不同分支之间的跨模态信息交互；然后通过渐进式加权融合解码器对融合特征进行逐层解码，充分整合细化不同模态的特征信息；最后，采用混合损失函数对模型进行监督训练，实现初始显著图优化，完成基于渐进式加权解码的RGB‑D显著性检测，实验结果证明，本发明对各种不同场景均具备较高的目标检测精度。
主权项：1.一种显著性目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：获取待检测目标的RGB图像和对应的深度图像；步骤2：通过对称的双流特征提取主干网络分别提取多级RGB图像特征和深度图像特征，分别记为ri和di，i∈{1,2,…,N}，i为提取的特征层号，N是提取的特征总层数；步骤3：利用多尺度自注意力特征增强模块MSFE对步骤2提取的最深层次的特征rN和dN进行处理，分别得到经过增强的高级特征rMSFE和dMSFE；步骤4：利用跨模态特征融合模块CFF分别对所述高级特征rMSFE和dMSFE，以及前N-1层特征ri和di，i∈{1,2,…,N-1}进行融合，得到融合特征fi，i∈{1,2,…,N}；步骤5：利用渐进式加权融合解码器PWF对RGB分支、深度分支和融合分支中的各类特征进行逐层解码，以获得RGB分支的预测显著图像Sr、深度分支的预测显著图像Sd和融合分支的预测显著图像Sf；步骤6：获取所述融合分支的预测显著图像Sf作为显著性目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 一种基于渐进式加权解码的RGB-D显著性检测方法
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