基于Transformer全局-局部特征融合的RGB-D显著性检测

来源：计算机应用与软件杂志2025年第3期北京时间：

作者：宋梦柯, 王芸, 郑元超

摘要：现有的RGB-D方法一般通过局部操作分别应用多尺度和多模态融合，但这无法捕获远程依赖性，因此对特征整体表征能力不足。针对此问题，提出一种全局-局部特征融合网络。在低层特征提取阶段，将两个分支特征直接融合；在高层特征提取阶段，将融合后特征送入Transformer编码器通过在所有位置同时整合多尺度和多模态的特征来进行充分的特征融合，获得全局特征依赖关系之后再送入主干网络提取全局—局部融合特征。同时提出双重注意力模块，用来增强两个分支特征的融合效果。在五个公开数据集上进行的实验表明，该网络在三个评价指标上均取得了较好的表现。

关键词：RGB-D显著性检测, 全局-局部特征, 跨模态融合, 多尺度, Transformer