【摘 要】
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显著目标检测（Salient Object Detection SOD）通过模拟人的视觉感知来识别出场景中最突出的事物,是计算机视觉领域的一个基础任务。然而传统的显著目标检测是仅基于彩色图的,当在复杂的场景中,由于边界模糊,亮度太暗等问题,会出现检测结果不完整、目标和背景混淆、显著图误判等难题。而深度图则反映了在不同情景中物体到拍摄地点之间的距离信息,深度图的出现,可以为基于彩色图的SOD提供格外
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显著目标检测（Salient Object Detection SOD）通过模拟人的视觉感知来识别出场景中最突出的事物,是计算机视觉领域的一个基础任务。然而传统的显著目标检测是仅基于彩色图的,当在复杂的场景中,由于边界模糊,亮度太暗等问题,会出现检测结果不完整、目标和背景混淆、显著图误判等难题。而深度图则反映了在不同情景中物体到拍摄地点之间的距离信息,深度图的出现,可以为基于彩色图的SOD提供格外的空间信息,使得检测结果更加准确。然而深度图的引入会触及到两个问题,一个是深度图的质量问题,另一个是跨模态信息融合的问题。深度图质量低会给神经网络带来干扰信息,使得检测精度下降。而彩色图的语义信息和深度图的空间信息之间存在语义鸿沟,会导致跨模态特征融合困难,并且当深度图质量较低时,通过深度图学习到的显著特征不可靠,这样的特征融合结果会更不合理。针对低质量深度图会引入干扰信息的问题,第二章提出了基于直方交叉核的深度图置信度计算方法,该方法不仅能对深度图质量进行定量的评估,还在解决了深度图格式不一致的问题。深度图质量的评估结果用来控制低质量深度图在网络中的参与程度,以减少干扰信息的引入。针对跨模态信息融合的问题,第三章提出了可以减小语义鸿沟的跨模态融合方法——CMFB模块,CMFB模块通过互注意力的方式增强对显著特征的学习,能更好地实现跨模态特征融合。另外,第四章还设计了低质量深度图的RGB-D显著目标检测网络框架,进一步对深度图置信度和CMFB模块的有效性进行验证,实验结果在6个数据集上都有很好的提升,特别是在DES数据集上,相比DRLF方法Sα、Fβ和Eγ分别提高了 4.2%、3.7%和5.8%,这些数据印证了模块和网络的有效性。
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