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深度学习 | KBS | RGBD显著性目标检测 | MAGNet
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大家好,今天给大家介绍的论文是MAGNet: Multi-scale Awareness and Global fusion Network for RGB-D salient object detection(KBS)。作者提出了一种用于 RGB-D 显著性目标检测任务的多尺度感知和全局融合网络,称为 MAGNet,这是一种双流编码器-解码器架构。与最先进的方法相比,MAGNet 具有紧凑的结构和高效的检测性能。为了降低模型的计算复杂度,作者设计了一个多尺度感知融合模块(MAFM),充分利用低级特征图中丰富的纹理信息和边缘信息。对于高级特征图,作者结合注意力机制和 CNN 设计了一个全局融合模块 (GFM),通过学习 RGB 和深度图像之间的对应关系,使模型能够更好地捕获不同模态的语义信息。然后,作者使用提出的多级卷积模块 (MCM) 通过逐步解码过程生成预测图,从而逐步恢复更精细的检测结果。在六个数据集上进行的大量实验结果表明,提出的 MAGNet 不仅实现了先进的检测性能,而且大大减少了模型参数的数量。
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