Apr, 2020

RGB-D 显著目标检测的双向关注网络

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TL;DR本文提出了一种双边注意力网络 (BiANet) 来探索前景和背景区域中的显著信息，其中介绍了一种双边注意力模块 (BAM)，通过前景优先和背景优先的注意机制来获取前景和背景信息，以更好地优化 RGB-D 任务的性能。基于多尺度和 BAM 技术，我们的 BiANet 在六个基准数据集上实现了显著优越的性能。
rgb-d sodbilateral attention networkforeground regionbackground regionbilateral attention module
发现论文，激发创造
  • 跨模态调制与选择的 RGB-D 显著性目标检测

    本文提出了一个名为 cmMS block 的模块，结合了 cross-modality feature modulation、adaptive feature selection 和 saliency-guided position-edge attention，可以逐步整合和完善 RGB-D 显著性检测中的交叉模态补充关系，有效提高了精度表现。

    Jul, 2020

  • 深度敏感关注和自动多模态融合的 RGB-D 显著性检测

    本文提出了一种深度敏感的 RGB 特征建模方案，并使用深度几何先验来实现特征增强和背景分心减少。另外，我们还提出了一种自动架构搜索方法来进行 RGB-D 显着对象检测，取得了比现有技术更好的结果。

    Mar, 2021

  • ViDSOD-100: 一个新的 RGB-D 视频显著物体检测数据集和基线模型

    通过收集新的注释 RGBD 视频 SOD（ViDSOD-100）数据集和提出了一种名为 ATF-Net 的新基线模型，本研究在 RGBD 视频显着目标检测方面取得了更好的性能。

    Jun, 2024

  • 金字塔式关注网络用于显著性检测

    该研究利用 RGB 图像估计深度信息，使用金字塔式的注意力机制从中提取多层级卷积变换的特征，综合使用残差卷积注意力解码器进行显著性预测，取得了比 21 种 RGB SOD 方法和 40 种 RGB-D SOD 方法更为优异的性能表现。

    Apr, 2022

  • DPANet：深度潜力感知门控注意力网络用于 RGB-D 显着性目标检测

    本文提出了一种名为 DPANet 的新型网络，通过引入深度潜力感知，有效地整合交叉模态互补性并解决 RGB-D 显着目标检测中的污染效应问题，并利用带门控调节器的门控多模式注意力模块从交叉模态的角度捕获长距离依赖关系，并在 8 个数据集上与 15 种当前最先进的方法进行实验室实验来验证所提方法的有效性。

    Mar, 2020

  • 面向 RGB-D 显著性目标检测的分层动态滤波网络

    本文提出了一种新的动态扩张金字塔模块和混合增强损失函数，在 RGB-D 显著目标检测方面表现优于现有方法。

    Jul, 2020

  • 单目深度估计的双向注意力网络

    本文提出一种双向注意力网络（BANet）用于单目深度估计，通过利用神经机器翻译的概念基础和引入双向注意力模块，该方法能够高效地将局部和全局信息相融合，并在 KITTI 和 DIODE 数据集上显著优于传统的前馈模型以及其他现有的单目深度估计方法。

    Sep, 2020

  • 保留特异性的 RGB-D 显著性检测

    该研究提出了一种称为 SPNet 的新框架，它通过探索共享信息和特定性质（如特定性）来受益于 SOD 性能，并采用双模态特定网络和共同学习网络来生成单独的和共享的显着性预测地图，分别。此外，为了捕获丰富的互补多模态信息以提高 SOD 性能，该研究还提出了一种多模态特征聚合（MFA）模块。

    Aug, 2021

  • RGB-D 视频中的显著目标检测

    通过构建 RDVS 数据集和引入 DCTNet+，本文在 RGB-D 视频中进行了显著目标检测，通过使用多模态注意力模块实现了多模态特征的增强与融合，实验结果表明 DCTNet + 在 17 个 VSOD 模型和 14 个 RGB-D SOD 模型中表现优越。

    Oct, 2023

  • 学习选择性互注意力和对比度用于 RGB-D 显著性检测

    本文旨在解决如何有效地融合 RGB-D 信息来进行显著目标检测的关键问题。通过提出一个新的互惠关注模型来融合来自不同模态的注意力和上下文信息，实现高阶和三线性交叉信息互补，从而提高 RGB-D SOD 的模型性能。同时，通过添加选择性关注来重新加权深度相关信息，提高模型的鲁棒性。在两个数据集上的实验验证了该模型的有效性。

    Oct, 2020