公开(公告)号：CN115272268A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210944652.5

申请日：2022-08-08

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 于明 ,  钱榕 ,  刘依 ,  郭迎春 ,  吕华 ,  师硕 ,  朱叶

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明为一种基于深度估计的RGBD图像显著性检测方法，利用深度估计用RGB特征生成估计深度图，作为原始深度图的补充，两者融合后作为深度模态的输入，融合后的深度特征为网络提供更多空间信息，帮助定位显著目标。两个模态特征利用交叉模态融合模块，将两个模态中优势部分进行互补选择，能够获得更有效的特征，具体是利用空间注意力加强特征后，使用加法和乘法两种方法融合两个模态的特征，加法利用特征互补性，乘法更加强调特征共性，再把两种方式得到的融合特征进行自适应融合，结合总损失的计算，实现端到端训练，明显提高检测精度。