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基于互学习和促进分割的RGB-D显著性目标检测
1
作者
夏晨星
王晶晶
葛斌
《通化师范学院学报》
2024年第6期52-58,共7页
RGB-D显著性目标检测主要通过融合RGB图像和深度图(Depth)从给定场景中分割最显著的对象.由于受到原始深度图固有噪声的影响,会导致模型在检测过程中拟入错误的信息.为了改善检测效果,该文提出了一种基于互学习和促进分割的RGB-D显著性...
RGB-D显著性目标检测主要通过融合RGB图像和深度图(Depth)从给定场景中分割最显著的对象.由于受到原始深度图固有噪声的影响,会导致模型在检测过程中拟入错误的信息.为了改善检测效果,该文提出了一种基于互学习和促进分割的RGB-D显著性目标检测模型,设计一个深度优化模块来获取深度图和预测深度图之间最优的深度信息;引入特征对齐模块和跨模态集成模块完成跨模态的融合;针对分割造成的精度损失问题,构建了一个基于多源特征集成机制的分离重构解码器.在5个公开数据集上进行了实验测试,实验结果表明:所提模型与其他模型相比,准确率更高,网络更加稳定.
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关键词
RGB-D显著性目标检测
互学习
特征对齐
跨模态集成
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职称材料
题名
基于互学习和促进分割的RGB-D显著性目标检测
1
作者
夏晨星
王晶晶
葛斌
机构
安徽理工大学计算机科学与工程学院
出处
《通化师范学院学报》
2024年第6期52-58,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62102003)
安徽省自然科学基金项目(2108085QF258)
+1 种基金
安徽省博士后基金项目(2022B623)
淮南市科技计划项目(2023A316)。
文摘
RGB-D显著性目标检测主要通过融合RGB图像和深度图(Depth)从给定场景中分割最显著的对象.由于受到原始深度图固有噪声的影响,会导致模型在检测过程中拟入错误的信息.为了改善检测效果,该文提出了一种基于互学习和促进分割的RGB-D显著性目标检测模型,设计一个深度优化模块来获取深度图和预测深度图之间最优的深度信息;引入特征对齐模块和跨模态集成模块完成跨模态的融合;针对分割造成的精度损失问题,构建了一个基于多源特征集成机制的分离重构解码器.在5个公开数据集上进行了实验测试,实验结果表明:所提模型与其他模型相比,准确率更高,网络更加稳定.
关键词
RGB-D显著性目标检测
互学习
特征对齐
跨模态集成
Keywords
RGB-D salient object detection
mutual learning
semantic alignment
cross-modal integration
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于互学习和促进分割的RGB-D显著性目标检测
夏晨星
王晶晶
葛斌
《通化师范学院学报》
2024
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