Jun, 2024

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

PDF
TL;DR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。
rgb-d videosalient object detectiondatasetatf-netmodality-specific features
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 显著物体检测：综述

    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。

    Aug, 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

  • 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

  • 重构 RGB-D 显著性物体检测：模型、数据集和大规模基准测试

    本文通过提出新的 SIP 数据集和 D3Net 模型，填补了 RGB-D 信息在人类活动场景中突出对象检测方面的空白，并比较了 32 个模型，在 7 个数据集上评估了 18 个部分，超过了先前任何竞争者的表现，为该领域的研究提供了强有力的模型，可以有效地从实际场景中提取突出的物体掩码，并在单个 GPU 上以 65fps 的速度进行背景更改应用。

    Jul, 2019

  • 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

  • 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

  • 基于基准数据集和显著性引导的堆叠自编码器的基于视频的显著性目标检测

    本文提出了一个由人眼注视数据和手工标注的对象 8.1W 张图构成的视频显著对象检测数据集，并提出了一个基于自动编码器的无监督方法，利用该数据集证实了该方法具有很好的效果。

    Nov, 2016

  • 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