Aug, 2020

RGB-D 显著物体检测：综述

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TL;DR本文从各个角度综述了基于 RGB-D 的显著性目标检测模型，并详细回顾了相关基准数据集。此外，我们进行了综合评估，并探讨了未来研究的挑战和方向。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 深度对醒目目标检测真正必需吗？

    提出了一种新颖的深度感知显著目标检测框架，采用多层深度感知规则全面优化 SOD 特征，并将深度信息作为误差加权映射来修正分割过程，该框架在利用 RGB 信息作为输入进行推断时优于现有的 RGB SOD 方法和 RGBD 方法的性能表现，并具有轻量级的实现方式。

    May, 2020

  • 光场显著性目标检测：综述与基准

    这篇论文提供了关于光场显著性检测的全面综述和基准，包括理论介绍、现有文献综述、数据集总结及统计分析、基准模型和未来挑战方向等方面。

    Oct, 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

  • 深度学习时代的显著目标检测：深度调研

    本文综述了计算机视觉中的一个重要问题：显著物体检测（SOD）。研究者们采用基于深度学习的方法进行研究，并从算法分类法到未解决的问题等多个角度全面梳理了深度学习在 SOD 方面的最新进展，提出了一些新观点和实验结果。

    Apr, 2019

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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