rgb-d saliency detection | BriefGPT

关键词rgb-d saliency detection

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基于显著性增强特征融合的多尺度 RGB-D 显著目标检测网络
本文针对 RGB-D 显著性检测问题，提出了一种定制化的特征融合模块 SEFF，通过利用邻近尺度的显著性图来增强融合所需的特征，得到更具代表性的融合特征。我们的多尺度 RGB-D 显著性检测器使用 SEFF 处理三个不同尺度的图像，并将 R
PDF5 months ago
ICCV基于级联互信息最小化的 RGB-D 显著性检测
本文提出了一个多阶段级联学习框架来利用相互信息最小化 “显式” 建模 RGB 图像和深度数据之间的多模态信息，对 RGB-D 显著性检测进行了广泛的实验，贡献了一个比 NJU2K 大 7 倍的标注精细的数据集，构建了四个有强基准线的新基准，
PDF3 years ago
基于不确定性启发的 RGB-D 显著性检测
本文提出了一种基于不确定性的随机框架，通过学习数据标记过程实现 RGB-D 显著性检测，通过引入一个潜在变量来建模标记变化，包括一个生成器模型和一个推理模型，并采用条件变分自动编码器和交替反向传播技术来推断潜在变量。在六个挑战性的 RGB-
PDF4 years ago
ECCV基于协同学习的准确 RGB-D 显著物体检测
本研究提出了一种新颖的协作学习框架，其中边缘、深度和显著性以一种更有效的方式进行利用，解决了现有 RGB-D 模型中存在的问题，使其更轻量化、更快速和更多功能。实验结果表明，该模型在七个基准数据集上具有卓越的性能。
PDF4 years ago
CVPRUC-Net：基于条件变分自编码器的不确定性启发的 RGB-D 显著性检测
本文提出了 UCNet 框架，通过学习数据标记过程中的不确定性进行 RGB-D 显著性检测。采用概率性的 RGB-D 显著性检测网络和条件变分自动编码器建模人类注释的不确定性。通过在潜在空间中进行采样，生成多个显著性地图。通过提出的显著性共
PDF4 years ago