Aug, 2020

级联图神经网络用于 RGB-D 显著物体检测

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TL;DR本文主要介绍了如何运用 Cascade Graph Neural Networks 框架，综合利用颜色和深度两种信息源，以达到更好的 RGB-D 显著目标检测性能。通过采用新颖的 Cascade Graph Reasoning 模块，对两种数据进行处理并建立高层次关系，可以更好地应对诸如遮挡和不确定因素带来的挑战。实验结果表明，该方法在多个常用基准测试中均取得了优异的性能表现。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • RGB-D 显著目标检测的自适应融合

    本文提出了一种自适应融合方案，通过两个卷积神经网络中提取的特征和预测的显著性地图，学习一个切换显著性地图的开关来自适应地融合 RGB 和深度模态中所生成的显著性预测。为了实现全监督，利用显著性监督、开关映射监督和边缘保留约束来设计了一个损失函数，并通过端到端训练方式训练整个网络。经过自适应融合策略和边缘保留约束的好处，我们的方法在三个公开数据集上优于已有方法。

    Jan, 2019

  • 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

  • 基于深度融合的 RGBD 显著物体检测

    本文提出了一种新的卷积神经网络来融合不同的 RGBD 低级显著性线索，利用 Laplacian 传播框架提取空间一致的显著性图，并在三个数据集上进行了广泛的实验评估，结果表明这种方法始终优于现有的最先进方法。

    Jul, 2016

  • 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

  • MobileSal: 极高效的 RGB-D 显著物体检测

    本篇研究提出一种基于 Mobile 网络的 RGB-D 显著目标检测的方法，采用隐式深度恢复（IDR）技术和紧凑金字塔细化（CPR），并在 6 个 RGB-D SOD 数据集上表现出快速速度和更少的参数。

    Dec, 2020

  • 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