基于深度学习的RGBD图像协同显著目标检测
来源：信号处理杂志 2022年第6期北京时间：
作者：周晓飞, 郭舒瑶, 温洪发, 刘炳涛, 李世锋, 张继勇, 颜成钢
摘要：本文旨在研究一种基于深度学习的RGBD图像协同显著目标检测模型。首先，本文构建了多分支的编码器结构，有效地提取RGBD图像的深层卷积特征；然后，使用多模态特征融合模块充分融合来自编码器的深层特征；最后，通过基于残差基本块的解码器来预测得到显著性图。此外，本文以深层次监督的方式对整个网络进行约束优化。在两个公开数据集上的测试结果表明，所提模型在预测精度上优于当前6种主流模型，这其中我们的显著性图呈现出更精确的边缘细节。
关键词：协同显著目标, RGBD图像, 深度学习
