基于通道权重的顺序精炼RGB-D显著检测网络
Sequential refined RGB-D saliency detection network based on channel weight
成都理工大学 网络安全学院, 成都 610059
摘要
提出了一种新型的用于RGB-D显著目标检测的网络框架（SR-Net）。为了有效整合多模态特征的互补性，将深度特征提取作为独立分支，采用卷积块注意模块（CBAM）进行深度特征增强，并整合增强后的深度特征与RGB 特征的互补信息。为了去除冗余特征，减少背景噪声对预测结果的干扰，在上采样网络中设计了一种顺序精炼网络，即通过整合多层次、多尺度特征的互补性，获取初级全局特征，并采用基于通道权重的初级全局特征权重矩阵获取模块（PFW）获取初级全局特征的权重矩阵；其次利用获取到的权重矩阵对各层次特征进行精炼，以抑制背景噪声带来的干扰；最后，为了更好地优化整个网络，提出了一种新的损失函数。在四个公共数据集上的实验结果表明，该模型在不同的模型评价指标上均优于近年来九种先进方法，获得了优异的性能。
基金项目
四川省人工智能重点实验室项目(2020RYJ02)
模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室(MSSB-2020-10)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.12.0696
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第9期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2854-2860
文章编号: 1001-3695(2022)09-046-2854-07
发布历史
[2022-03-15] 优先出版
[2022-09-05] 印刷出版
引用本文
卞华军, 王华军, 赵赫威. 基于通道权重的顺序精炼RGB-D显著检测网络 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (9): 2854-2860. (Bian Huajun, Wang Huajun, Zhao Hewei. Sequential refined RGB-D saliency detection network based on channel weight [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (9): 2854-2860. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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