EF-Net一种适用于双流SOD的有效检测模型（Pattern Recognition）

 

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简介

显著目标检测(SOD)在计算机视觉领域得到了广泛的关注。但面临低质量的深度图，现有模型的检测结果都不是很理想。为了解决这一问题，该文提出了一种新型多模态增强融合网络(EF-Net)，用于有效的RGB-D显性检测。具体来说，首先仅仅利用RGB图像提示映射模块来预测提示映射，编码突出对象的粗略信息。然后利用得到的提示图经过深度增强模块来增强深度图，从而抑制噪声并锐化对象边界。最后，该文构造了分层聚合模块，用于融合增强后的深度图与RGB图像中提取的特征，以精确地检测突出对象。该文提出的EFNet利用增强和融合框架进行显着性检测，充分利用了RGB图像和深度图中的信息，有效地解决了深度图的低质量问题，显著提高了显着性检测性能。在五个广泛使用的基准数据集上的广泛实验表明，该方法在五个关键评价指标方面优于12种最先进的RGB-D显着性检测方法。

主要贡献