计算机辅助设计与图形学学报

作者：崔志强, 冯正勇, 王峰, 刘强

关键词：图像处理, 显著性检测, 注意机制, 多尺度跨模态融合

针对基于深度卷积神经网络的 RGB-D 显著性检测性能差等问题, 提出利用注意机制和多尺度跨模态融合进行 RGB-D 显著性检测的方法. 首先采用多尺度残差注意模块对骨干网络提取的特征进行预处理; 然后提出多尺度跨模态融合策略, 对高层 RGB 特征和深度特征进行融合, 获得初始显著图; 最后采用边界细化模块细化初始显著图中目标的边界, 使最终显著图包含敏锐的边界和完整的突出目标. 在 5 个基准数据集上与 10 种先进方法进行实验的结果表明, 所提方法在 4 个评价指标上均处于前 3 名; 尤其是在 NJUD 和 SIP 数据集上, 该方法在 4 个指标上提升了0.5%~1.5%.

来源：2023年第6期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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