基于注意力融合网络的RGB-D目标检测算法
来源：电子测量技术杂志2021年第9期北京时间：
作者：朱书勤
单位：北京交通大学软件学院，北京 100044
摘要：针对当前利用RGB-D图像进行目标检测出现的网络融合不充分和检测效率不高等问题，提出一种基于注意力机制的特征逐级融合网络结构。首先在基于Yolo v3的Backbone网络结构下，分别用标注好的RGB-D样本分别训练RGB和Depth网络，然后通过注意力模块增强两种特征，最后在网络中期逐层融合得到最终的特征权重。在具有挑战性的NYU Depth v2数据集上测试，得到本文方法的均值平均精度为77.8%。通过对比实验得出，本文提出的基于注意力机制的融合网络较同类算法性能有了明显提升。
关键词：目标检测;卷积神经网络;RGB-D图像;注意力机制
