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Jun, 2024
学习自适应融合模型以进行多模态显著目标检测
Learning Adaptive Fusion Bank for Multi-modal Salient Object Detection
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Kunpeng Wang, Zhengzheng Tu, Chenglong Li, Cheng Zhang, Bin Luo
TL;DR
多模态显著目标检测(MSOD)通过将可见资源与深度或热红外资源整合,旨在提高显著性检测的性能。本文提出了一种新颖的自适应融合模块,利用一组基本融合方案的互补优势来同时处理不同挑战,以实现鲁棒的MSOD。通过实验证明,该方法在多个数据集上相较于最先进的方法取得了卓越的性能。
Abstract
multi-modal salient object detection
(MSOD) aims to boost saliency detection
performance
by integrating visible sources with depth or thermal infrared ones. Existing methods generally design different
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