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基于BC^(2)FNet网络的RGB-D显著性目标检测
1
作者
王峰
程咏梅
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1135-1143,共9页
面对复杂的场景图像,深度信息的引入可以大大提高显著性目标检测的性能。然而,神经网络的上采样和下采样操作会模糊显著图中目标的边界,从而降低显著性目标检测性能。针对此问题,提出了一种基于边界驱动跨模态跨层融合网络(B^(C)2FNet)...
面对复杂的场景图像,深度信息的引入可以大大提高显著性目标检测的性能。然而,神经网络的上采样和下采样操作会模糊显著图中目标的边界,从而降低显著性目标检测性能。针对此问题,提出了一种基于边界驱动跨模态跨层融合网络(B^(C)2FNet)的RGB-D显著性目标检测方法。该网络在跨模态和跨层融合中分别加入边界信息引导来保持目标区域。设计了边界生成模型,分别从RGB和深度模态的低层特征中提取2种边界信息;设计边界驱动的特征选择模块,在RGB与深度模态融合过程中,聚焦重要特征信息并保留边界细节;提出了一种边界驱动的跨层融合模块,在相邻层的上采样融合过程中加入2种边界信息。通过将该模块嵌入到自顶向下的信息融合流中,预测出包含精确目标和清晰边界的显著性图。在5种标准RGB-D数据集上进行仿真实验,结果证明所提出的模型具有较好的性能。
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关键词
显著性目标检测
边界驱动
跨模态融合
跨层融合
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职称材料
题名
基于BC^(2)FNet网络的RGB-D显著性目标检测
1
作者
王峰
程咏梅
机构
渭南师范学院物理与电气
工程
学院
x射线成像与检测陕西省高校工程研究中心
西北工业大学自动化学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1135-1143,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(61135001)
渭南市科技计划(ZDYF-JCYJ-196)
渭南师范学院校级人才项目(2020RC11)资助。
文摘
面对复杂的场景图像,深度信息的引入可以大大提高显著性目标检测的性能。然而,神经网络的上采样和下采样操作会模糊显著图中目标的边界,从而降低显著性目标检测性能。针对此问题,提出了一种基于边界驱动跨模态跨层融合网络(B^(C)2FNet)的RGB-D显著性目标检测方法。该网络在跨模态和跨层融合中分别加入边界信息引导来保持目标区域。设计了边界生成模型,分别从RGB和深度模态的低层特征中提取2种边界信息;设计边界驱动的特征选择模块,在RGB与深度模态融合过程中,聚焦重要特征信息并保留边界细节;提出了一种边界驱动的跨层融合模块,在相邻层的上采样融合过程中加入2种边界信息。通过将该模块嵌入到自顶向下的信息融合流中,预测出包含精确目标和清晰边界的显著性图。在5种标准RGB-D数据集上进行仿真实验,结果证明所提出的模型具有较好的性能。
关键词
显著性目标检测
边界驱动
跨模态融合
跨层融合
Keywords
salient object detection
boundary-driven
cross-modal fusion
cross-layer fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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操作
1
基于BC^(2)FNet网络的RGB-D显著性目标检测
王峰
程咏梅
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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