基于通道权重的顺序精炼RGB-D显著检测网络

卞华军; 王华军; 赵赫威

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基于通道权重的顺序精炼RGB-D显著检测网络

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提出了一种新型的用于RGB-D显著目标检测的网络框架(SR-Net)。为了有效整合多模态特征的互补性,将深度特征提取作为独立分支,采用卷积块注意模块(CBAM)进行深度特征增强,并整合增强后的深度特征与RGB特征的互补信息。为了去除冗余特征,减少背景噪声对预测结果的干扰,在上采样网络中设计了一种顺序精炼网络,即通过整合多层次、多尺度特征的互补性,获取初级全局特征,并采用基于通道权重的初级全局特征权重矩阵获取模块(PFW)获取初级全局特征的权重矩阵;其次利用获取到的权重矩阵对各层次特征进行精炼,以抑制背景噪声带来的干扰;最后,为了更好地优化整个网络,提出了一种新的损失函数。在四个公共数据集上的实验结果表明,该模型在不同的模型评价指标上均优于近年来九种先进方法,获得了优异的性能。

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来源
《计算机应用研究》 |2022年第9期|2854-2860|共7页
作者
卞华军; 王华军; 赵赫威;
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作者单位

成都理工大学网络安全学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
显著性目标检测; RGB-D; 通道权重; 顺序精炼;

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