May, 2020

RGB 热图显著目标检测的多交互双解码器

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TL;DR本文提出了一种多交互双解码器方法，挖掘和建模多类型相互作用的 RGB-thermal 显著物体检测，它能处理多种场景并具有鲁棒性。在公共 RGBT 和 RGBD SOD 数据集上进行的广泛实验表明，该方法的性能优于最先进的算法。
rgb-thermalsalient objectmulti-interactive dual-decodermulti-type interactionssod
发现论文，激发创造
  • RGB-T 显著目标检测中温度因素是否始终重要？

    本文提出了一个名为 TNet 的网络，通过引入全局光照估计模块，设置不同的跨模态交互机制以及两阶段本地化和补全模块，来解决 RGB-T 显著性目标检测任务。在三个数据集上进行的广泛实验证明，与 20 种最先进的方法相比，所提出的 TNet 具有竞争性的性能。

    Oct, 2022

  • 一体化：RGB、RGB-D 和 RGB-T 显著目标检测

    提供了一个统一解决 RGB、RGB-D 和 RGB-T 三种数据类型的显著目标检测任务的创新模型框架，并基于此框架提出了一个高速高性能的轻量级 SOD 模型 AiOSOD。

    Nov, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于交互式上下文感知网络的 RGB-T 显著物体检测

    本文提出一种名为互动上下文感知网络（ICANet）的新型网络，它通过混合两种模态的特征来实现跨模态信息以及通过 Multi-Scale Attention Reinforcement（MSAR）和 Upper Fusion（UF）模块来进行跨尺度融合，从而提高了关键目标的检测准确性。

    Nov, 2022

  • RGB-D 显著目标检测的跨模态不一致交互网络

    通过重新考虑两种模态的重要性，本文提出了一种新的跨模态矛盾交互网络（CDINet），用于 RGB-D SOD。实验结果表明，这种网络在定量和定性上都优于 15 种现有的方法。

    Aug, 2021

  • 基于三维卷积神经网络的 RGB-D 显著性目标检测

    该研究提出了一种名为 RD3D 的深度学习模型，其采用前编码器阶段的预聚合和后解码器阶段的深层特征融合来促进 RGB 和深度流的充分融合，并在 RGB-D 显着目标检测模型方面表现优于 14 种先进模型。

    Jan, 2021

  • 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

  • 无对齐 RGBT 显著目标检测：语义引导的非对称相关网络与统一基准

    通过提出一个利用语义引导的非对齐关键区域的不对称关联网络（SACNet），本文首次尝试解决未经手动对齐的 RGB 和热像对的 RGB 和 Thermal 显著目标检测（SOD）问题。使用统一的基准数据集 UVT2000，在对齐和非对齐数据集上进行了大量实验，证明了我们方法的有效性和出色的性能。

    Jun, 2024