图2(a)描述了所提出的方法的整体框架,它由一个跨模态引导编码器和一个分割解码器组成,给定RGB-D数据作为输入,编码器通过SA-Gate单元对两种模态的互补信息进行重新校准和融合,然后通过双向多步传播(BMP)模块将融合后的多模态特征和特定模态特征一起传播...
图2(a)描述了所提出的方法的整体框架,它由一个跨模态引导编码器和一个分割解码器组成,给定RGB-D数据作为输入,编码器通过SA-Gate单元对两种模态的互补信息进行重新校准和融合,然后通过双向多步传播(BMP)模块将融合后的多模态特征和特定模态特征一起传播。然后,这些信息被分割解码网络解码,生成分割图。 图2.(a)本...
JL模块通过Siamese网络利用跨模态共性,提供了健壮的显著特征学习,而DCF模块则用于发现互补特征。使用五种常用指标进行了实验,结果表明,所设计的框架具有良好的鲁棒性和泛化性。同时,JLDCF在七个具有挑战性的数据集上显著提高了SOTA模型的平均2.0% (F-measure)。此外,我们表明,JL-DCF很容易适用于其他相关的多模态检测...
本发明公开了一种多模态多拼接的RGB‑D显著性目标检测方法。本发明采用ResNet50对RGB图像和经过处理的三通道深度图像进行预训练,并且从预训练中提取特征信息相互交叉结合,这是在现有方法中基本没有运用过的;在后期设计的模型中又运用到ResNet模块训练,使得训练信息前后相匹配;模型中还设计了一个采用卷积与Denseblock...
Mutual Information Regularization for Weakly-supervised RGB-D Salient Object Detection 创新点: 非对称特征提取器:提出了非对称特征提取器,使用不同的骨干网络分别处理RGB图像和深度数据。相较于传统的对称骨干网络设置,这种方法能够更好地利用不同骨干网络的编码能力,生成更可靠的特征表示。 多模态变分自编码器:引入...
内容提示: 计算机辅助设计与图形学学报 Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics ISSN 1003-9775,CN 11-2925/TP 《计算机辅助设计与图形学学报》网络首发论文 题目: 基于多模态自适应卷积的 RGB-D 图像语义分割 作者: 孙启超,恩擎,段立娟,乔元华 收稿日期: 2021-06-04 网络首发日期: 2022-07-14 ...
RGB-D多模态人脸识别方法研究.PDF,摘要 人脸识别是一个历史悠久的研究课题。随着机器学习,尤其是深度学习的发展,以 及大数据的爆炸式增长,二维图像人脸识别技术近几年获得了长足的进步。然而,由于 二维图像对姿态、光照、表情等因素的敏感性,在较为恶劣的条件,诸如巨
深度敏感注意力和自动多模态融合的深度 RGB-D显著性物体检测(SOD)通常被表述为对RGB和深度这两种模式进行分类或回归的问题。 因此,有效的RGB-D特征建模和多模式特征融合都在RGB-D SOD中起着至关重要的作用。 来自浙江大学的研究者提出了一种使用显着对象的深度方向几何先验的深度敏感RGB特征建模方案。 原则上,...
1.本发明一种多模态对齐校准的RGB-D图像显著目标检测方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤: S1、从RGB-D图像中提取RGB特征和Depth特征; S2、对RGB特征和Depth特征进行对齐校准,产生RGB修正特征和Depth修正特征; S3、从Depth特征中提取边特征,产生边图; S4、联合解码RGB修正特征、Depth修正特征、边特征产生显著图;...
为了消除低质量深度图带来的干扰,并准确突出RGB图像中的显著目标,提出了一个用于多模态特征交互的RGB-D显著性目标检测模型。在编码阶段,设计了一个特征交互模块,其包含三个子模块:用于增强特征表述能力的全局特征采集子模块、用于过滤低质量深度信息的深度特征精炼子模块和用于实现特征融合的多模态特征交互子模块。在...