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EF-Net一种适用于双流SOD的有效检测模型(Pattern Recognition)
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EF-Net一种适用于双流SOD的有效检测模型(Pattern Recognition)
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简介显著目标检测(SOD)在计算机视觉领域得到了广泛的关注。但面临低质量的深度图,现有模型的检测结果都不是很理想。为了解决这一问题,该文提出了一种新型多模态增强融合网络(EF-Net),用于有效的RGB-D显性检测。具体来说,首先仅仅利用RGB图像提示映射模块来预测提示映射,编码突出对象的粗略信息。然后利用得到的提示图经过深度增强模块来增强深度图,从而抑制噪声并锐化对象边界。最后,该文构造了分层聚合模块,用于融合增强后的深度图与RGB图像中提取的特征,以精确地检测突出对象。该文提出的EFNet利用增强和融合框架进行显着性检测,充分利用了RGB图像和深度图中的信息,有效地解决了深度图的低质量问题,显著提高了显着性检测性能。在五个广泛使用的基准数据集上的广泛实验表明,该方法在五个关键评价指标方面优于12种最先进的RGB-D显着性检测方法。主要贡献- 该文提出了一种新型深度增强和融合框架来解决深度地图的低质量问题,它利用RGB图像的颜色提示映射模块提供的先验知识,有效地提高了深度地图的质量。
- 该文提出了一个有效的分层聚合模块,充分利用多模态数据用以融合从RGB图像和增强深度图中提取的特征。
- 该文提出的EF-Net在五个广泛使用的基准数据集上的评价指标优于12种SOTA方法。通过进一步评价RGB-T数据表明,EF-Net是一般多模态显着性检测的有效解决方案。
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