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边缘信息增强的显著性目标检测网络 被引量：2
1
作者 赵卫东 王辉 柳先辉 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期293-302,共10页
针对显著性目标检测任务中识别结果边缘模糊的问题,提出了一种能够充分利用边缘信息增强边缘像素置信度的新模型。该网络主要有两个创新点:设计三重注意力模块,利用预测图的特点直接生成前景、背景和边缘注意力,并且生成注意力权重的过... 针对显著性目标检测任务中识别结果边缘模糊的问题,提出了一种能够充分利用边缘信息增强边缘像素置信度的新模型。该网络主要有两个创新点:设计三重注意力模块,利用预测图的特点直接生成前景、背景和边缘注意力,并且生成注意力权重的过程不增加任何参数;设计边缘预测模块,在分辨率较高的网络浅层进行有监督的边缘预测,并与网络深层的显著图预测融合,细化了边缘。在6种常用公开数据集上用定性和定量的方法评估了该模型,并且与其他模型进行充分对比,证明设计的新模型能够取得最优的效果。此外,该模型参数量为30.28 M,可以在GTX 1080 Ti显卡上达到31帧·s^(-1)的预测速度。 展开更多
关键词 显著性目标检测 注意力机制 边缘检测 深度卷积神经网络
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基于特征注意力提纯的显著性目标检测模型
2
作者 白雪飞 申悟呈 王文剑 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期125-133,共9页
近年来,显著性目标检测技术取得了巨大进展,其中如何选择并有效集成多尺度特征扮演了重要角色。针对现有特征集成方法可能导致的信息冗余问题,提出了一种基于特征注意力提纯的显著性检测模型。首先,在解码器中采用一个全局特征注意力引... 近年来,显著性目标检测技术取得了巨大进展,其中如何选择并有效集成多尺度特征扮演了重要角色。针对现有特征集成方法可能导致的信息冗余问题,提出了一种基于特征注意力提纯的显著性检测模型。首先,在解码器中采用一个全局特征注意力引导模块(GAGM)对带有语义信息的深层特征进行注意力机制处理,得到全局上下文信息;然后,通过全局引导流将其送入解码器各层进行监督训练;最后,利用多尺度特征融合模块(FAM)对编码器提取出的多尺度特征与全局上下文信息进行有效集成,并在网格状特征提纯模块(MFPM)中进行进一步细化,以生成清晰、完整的显著图。在5个公开数据集上进行实验,结果表明,所提模型优于现有的其他显著性检测方法,并且处理速度快,当处理320×320尺寸的图像时,能以30帧以上的速度运行。 展开更多
关键词 显著性目标检测 注意力机制 多尺度特征融合 特征选择 网格状特征提纯
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集成多种上下文与混合交互的显著性目标检测
3
作者 夏晨星 陈欣雨 +4 位作者 孙延光 葛斌 方贤进 高修菊 张艳 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2918-2931,共14页
显著性目标检测目的是识别和分割图像中的视觉显著性目标,它是计算机视觉任务及其相关领域的重要研究内容之一。当下基于全卷积网络(FCNs)的显著性目标检测方法已经取得了不错的性能,然而现实场景中的显著性目标类型多变且尺寸不固定,... 显著性目标检测目的是识别和分割图像中的视觉显著性目标,它是计算机视觉任务及其相关领域的重要研究内容之一。当下基于全卷积网络(FCNs)的显著性目标检测方法已经取得了不错的性能,然而现实场景中的显著性目标类型多变且尺寸不固定,这使得准确检测并完整分割出显著性目标仍然是一个巨大的挑战。为此,该文提出集成多种上下文和混合交互的显著性目标检测方法,通过利用密集上下文信息探索模块和多源特征混合交互模块来高效预测显著性目标。密集上下文信息探索模块采用空洞卷积、不对称卷积和密集引导连接渐进地捕获具有强关联性的多尺度和多感受野上下文信息,通过集成这些信息来增强每个初始多层级特征的表达能力。多源特征混合交互模块包含多种特征聚合操作,可以自适应交互来自多层级特征中的互补性信息,以生成用于准确预测显著性图的高质量特征表示。此方法在5个公共数据集上进行了性能测试,实验结果表明,该文方法在不同的评估指标下与19种基于深度学习的显著性目标检测方法相比取得优越的预测性能。 展开更多
关键词 计算机视觉 显著性目标检测 全卷积网络 上下文信息
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基于深度学习的显著性目标检测综述 被引量：5
4
作者 孙涵 刘译善 林昱涵 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第1期21-50,共30页
显著性目标检测通过模仿人的视觉感知系统,寻找最吸引视觉注意的目标,已被广泛应用于图像理解、语义分割、目标跟踪等计算机视觉任务中。随着深度学习技术的快速发展,显著性目标检测研究取得了巨大突破。本文总结了近5年相关工作,全面... 显著性目标检测通过模仿人的视觉感知系统,寻找最吸引视觉注意的目标,已被广泛应用于图像理解、语义分割、目标跟踪等计算机视觉任务中。随着深度学习技术的快速发展,显著性目标检测研究取得了巨大突破。本文总结了近5年相关工作,全面回顾了3类不同模态的显著性目标检测任务,包括基于RGB图像、基于RGB-D/T(Depth/Thermal)图像以及基于光场图像的显著性目标检测。首先分析了3类研究分支的任务特点,并概述了研究难点;然后就各分支的研究技术路线和优缺点进行阐述和分析,并简单介绍了3类研究分支常用的数据集和主流的评价指标。最后,对基于深度学习的显著性目标检测领域未来研究方向进行了探讨。 展开更多
关键词 深度学习 RGB图像显著性目标检测 RGB-D/T图像显著性目标检测 光场图像显著性目标检测
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跨模态交互融合与全局感知的RGB-D显著性目标检测 被引量：1
5
作者 孙福明 胡锡航 +2 位作者 武景宇 孙静 王法胜 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1899-1913,共15页
近年来,RGB-D显著性检测方法凭借深度图中丰富的几何结构和空间位置信息,取得了比RGB显著性检测模型更好的性能,受到学术界的高度关注.然而,现有的RGB-D检测模型仍面临着持续提升检测性能的需求.最近兴起的Transformer擅长建模全局信息... 近年来,RGB-D显著性检测方法凭借深度图中丰富的几何结构和空间位置信息,取得了比RGB显著性检测模型更好的性能,受到学术界的高度关注.然而,现有的RGB-D检测模型仍面临着持续提升检测性能的需求.最近兴起的Transformer擅长建模全局信息,而卷积神经网络(CNN)擅长提取局部细节.因此,如何有效结合CNN和Transformer两者的优势,挖掘全局和局部信息,将有助于提升显著性目标检测的精度.为此,提出一种基于跨模态交互融合与全局感知的RGB-D显著性目标检测方法,通过将Transformer网络嵌入U-Net中,从而将全局注意力机制与局部卷积结合在一起,能够更好地对特征进行提取.首先借助U-Net编码-解码结构,高效地提取多层次互补特征并逐级解码生成显著特征图.然后,使用Transformer模块学习高级特征间的全局依赖关系增强特征表示,并针对输入采用渐进上采样融合策略以减少噪声信息的引入.其次,为了减轻低质量深度图带来的负面影响,设计一个跨模态交互融合模块以实现跨模态特征融合.最后,5个基准数据集上的实验结果表明,所提算法与其他最新的算法相比具有显著优势. 展开更多
关键词 显著性目标检测 跨模态 全局注意力机制 RGB-D检测模型
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基于边缘及多尺度特征融合的显著性目标检测方法
6
作者 占钟鸣 李庆武 +1 位作者 余大兵 赵乙新 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期606-612,共7页
为了提高显著性目标分割的准确性,提出了一种基于边缘及多尺度特征融合的显著性目标检测方法。该方法首先利用ResNet50网络提取特征,并结合改进的空间注意力模块以增强目标特征的表征能力。接着,提出一种全新的边缘及多尺度特征融合模块... 为了提高显著性目标分割的准确性,提出了一种基于边缘及多尺度特征融合的显著性目标检测方法。该方法首先利用ResNet50网络提取特征,并结合改进的空间注意力模块以增强目标特征的表征能力。接着,提出一种全新的边缘及多尺度特征融合模块,有机结合边缘信息与多尺度特征信息,并设计了一个综合考虑了显著性目标主体分割和边缘分割的损失函数,对特征融合模块进行有效监督,保证了模型在训练过程中会同时关注显著性目标主体和边缘的细节信息,以提高显著性目标的主体和边缘清晰度。最后,创新性地引入上下文增强模块,有效减少深度学习网络中多次上、下采样过程中信息的丢失,从而提高显著性目标主体和边缘的准确性。通过在3个公开数据集上与近几年的8个主流算法相比较,该方法在定量结果和定性结果上均优于其他算法,验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 显著性目标检测 边缘 多尺度特征 特征融合 卷积神经网络
原文传递
弱监督显著性目标检测研究进展
7
作者 于俊伟 郭园森 +1 位作者 张自豪 母亚双 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期1-15,共15页
显著性目标检测旨在准确检测和定位图像或视频中最引人注目的目标或区域,为更好地进行目标识别和场景分析提供帮助。尽管全监督显著性检测方法取得一定成效,但获取大规模像素级标注数据集十分困难且昂贵。弱监督检测方法利用相对容易获... 显著性目标检测旨在准确检测和定位图像或视频中最引人注目的目标或区域,为更好地进行目标识别和场景分析提供帮助。尽管全监督显著性检测方法取得一定成效,但获取大规模像素级标注数据集十分困难且昂贵。弱监督检测方法利用相对容易获取的图像级标签或带噪声的弱标签训练模型,在实际应用中表现出良好效果。全面对比了全监督和弱监督显著性检测的主流方法和应用场景,重点分析了常用的弱标签数据标注方法及其对显著目标检测的影响。综述了弱监督条件下显著目标检测方法的最新研究进展,并在常用数据集上对不同弱监督方法的性能进行了比较。最后探讨了弱监督显著性检测在农业、医学和军事等特殊领域的应用前景,指出了该研究领域存在的问题及未来发展趋势。 展开更多
关键词 显著性目标检测 全监督学习 弱监督学习
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基于特征重聚焦和精细化的遥感显著性目标检测
8
作者 朱海鹏 张宝华 +2 位作者 李永翔 徐利权 温海英 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期157-160,共4页
为了提升网络对特征的表征,提出一种基于特征重聚焦和精细化的光学遥感显著目标检测算法。利用相邻层特征交互捕获上下文语义互补信息,并通过膨胀卷积调节感受野提取信息的范围,完成初次特征聚焦。再将注意机制作用于深层特征,组成位置... 为了提升网络对特征的表征,提出一种基于特征重聚焦和精细化的光学遥感显著目标检测算法。利用相邻层特征交互捕获上下文语义互补信息,并通过膨胀卷积调节感受野提取信息的范围,完成初次特征聚焦。再将注意机制作用于深层特征,组成位置引导模块,增强对显著性特征的关注,完成特征重聚焦。最后,通过浅层特征获得显著特征注意图和反注意图,引导网络进一步挖掘高置信度显著区域和低置信度背景区域的信息,精细化优化后的特征。采用EORSSD和ORSSD 2个公开数据集进行实验与评估,以证明算法的有效性。 展开更多
关键词 光学遥感图像 显著性目标检测 相邻上下文协调 特征精细化 注意力机制
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基于跨模态特征融合的RGB-D显著性目标检测
9
作者 李可新 何丽 +1 位作者 刘哲凝 钟润豪 《国外电子测量技术》 2024年第6期59-67,共9页
RGB-D显著性目标检测因其有效性和易于捕捉深度线索而受到越来越多的关注。现有的工作通常侧重于通过各种融合策略学习共享表示,少有方法明确考虑如何维持RGB和深度的模态特征。提出了一种跨模态特征融合网络,该网络维持RGB-D显著目标... RGB-D显著性目标检测因其有效性和易于捕捉深度线索而受到越来越多的关注。现有的工作通常侧重于通过各种融合策略学习共享表示,少有方法明确考虑如何维持RGB和深度的模态特征。提出了一种跨模态特征融合网络,该网络维持RGB-D显著目标检测的RGB和深度的模态,通过探索共享信息以及RGB和深度模态的特性来提高显著检测性能。具体来说,采用RGB模态、深度模态网络和一个共享学习网络来生成RGB和深度模态显著性预测图以及共享显著性预测图。提出了一种跨模态特征融合模块,用于融合共享学习网络中的跨模态特征,然后将这些特征传播到下一层以整合跨层次信息。此外,提出了一种多模态特征聚合模块,将每个单独解码器的模态特定特征整合到共享解码器中,这可以提供丰富的互补多模态信息来提高显著性检测性能。最后,使用跳转连接来组合编码器和解码器层之间的分层特征。通过在4个基准数据集上与7种先进方法进行的实验表明,方法优于其他最先进的方法。 展开更多
关键词 RGB-D显著性目标检测 跨模态融合网络 跨模态特征融合 多模态聚合
原文传递
基于互学习和促进分割的RGB-D显著性目标检测
10
作者 夏晨星 王晶晶 葛斌 《通化师范学院学报》 2024年第6期52-58,共7页
RGB-D显著性目标检测主要通过融合RGB图像和深度图(Depth)从给定场景中分割最显著的对象.由于受到原始深度图固有噪声的影响,会导致模型在检测过程中拟入错误的信息.为了改善检测效果,该文提出了一种基于互学习和促进分割的RGB-D显著性... RGB-D显著性目标检测主要通过融合RGB图像和深度图(Depth)从给定场景中分割最显著的对象.由于受到原始深度图固有噪声的影响,会导致模型在检测过程中拟入错误的信息.为了改善检测效果,该文提出了一种基于互学习和促进分割的RGB-D显著性目标检测模型,设计一个深度优化模块来获取深度图和预测深度图之间最优的深度信息;引入特征对齐模块和跨模态集成模块完成跨模态的融合;针对分割造成的精度损失问题,构建了一个基于多源特征集成机制的分离重构解码器.在5个公开数据集上进行了实验测试,实验结果表明:所提模型与其他模型相比,准确率更高,网络更加稳定. 展开更多
关键词 RGB-D显著性目标检测 互学习 特征对齐 跨模态集成
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一种基于ConvMixer骨干的显著性目标检测模型
11
作者 张斯博 朱敬华 +1 位作者 奚赫然 杜欣月 《黑龙江大学工程学报（中英俄文）》 2024年第1期48-57,共10页
显著性目标检测(Saliency Object Detection,SOD)算法多采用基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的骨干网络提取特征,然而CNN无法获取图像的长范围特征依赖。视觉转换器(Vision Transformer,ViT)将图像划分为图块(patc... 显著性目标检测(Saliency Object Detection,SOD)算法多采用基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的骨干网络提取特征,然而CNN无法获取图像的长范围特征依赖。视觉转换器(Vision Transformer,ViT)将图像划分为图块(patch),通过Transformer在patch之间传播全局上下文信息获得长范围特征依赖,但Transformer的自注意力层具有二次方的时间复杂性。因此,提出一种低复杂性的基于patch的SOD算法CM-PoolNet,对经典的显著性目标检测PoolNet模型的骨干网络进行改进,使用卷积模型ConvMixer替换VGG和RestNet,提出新的特征融合方法。基于U型结构,编码器对输入图像进行Patch Embedding,送入重复堆叠的由深度可分离卷积和膨胀卷积构成的ConvMixer特征提取器中。为解码器设计了基于patch的特征融合模块。设计了BCE、SSIM和IOU 3种损失,引导模型在像素级、图块级、特征图级3级层次中学习输入图像和真值图像之间的转换。在DUTS数据集和ECSSD数据集上进行实验,结果表明:提出的模型能够有效地分割突出的目标区域,并且准确预测具有清晰边界的精细结构。 展开更多
关键词 显著性目标检测 补丁嵌入 混合损失函数 PoolNet ConvMixer
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基于分层解码和渐进融合的快速显著性目标检测
12
作者 杨爱萍 王子麒 +1 位作者 程思萌 刘彦 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期721-728,共8页
现有显著性目标检测方法大多只关心模型的检测精度,容易忽略模型的编解码效率,导致网络运行速度较慢.针对上述问题,本文提出一种基于分层解码和渐进融合的快速显著性目标检测网络,并分别设计语义提取模块、空间增强模块和边界提取模块,... 现有显著性目标检测方法大多只关心模型的检测精度,容易忽略模型的编解码效率,导致网络运行速度较慢.针对上述问题,本文提出一种基于分层解码和渐进融合的快速显著性目标检测网络,并分别设计语义提取模块、空间增强模块和边界提取模块,对编码器提取到的多尺度特征进行分层筛选和高效解码.其中,语义提取模块可准确定位显著性目标的整体区域,空间增强模块可完整保留显著性目标的空域信息,边界提取模块可增强显著性目标的边界轮廓.由于不同层级特征的感受野和分辨率不同,本文设计了邻间聚合模块和边界细化模块,对筛选后的特征进行渐进式融合并逐步细化得到最后的显著性预测图.实验结果表明,所提方法不仅能够得到边界清晰、区域完整的显著性预测图,还能显著提升模型的编解码效率,快速检测显著性目标,在ECSSD和HKU-IS数据集上的最大值F max分别为0.947和0.936,优于其他方法. 展开更多
关键词 显著性目标检测 分层解码 渐进融合 邻间聚合 边界细化
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基于时空信息的轻量视频显著性目标检测网络
13
作者 徐松 张文博 王一帆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2192-2199,共8页
现有视频显著性目标检测(VSOD)网络面临2个问题:一是在捕获时间信息时计算成本过大,导致网络难以在移动端实际应用;二是网络泛化能力较弱,难以处理视频中诸如遮挡、运动模糊等挑战性场景。因此,提出一种基于动态滤波器和对比学习思想的... 现有视频显著性目标检测(VSOD)网络面临2个问题:一是在捕获时间信息时计算成本过大,导致网络难以在移动端实际应用;二是网络泛化能力较弱,难以处理视频中诸如遮挡、运动模糊等挑战性场景。因此,提出一种基于动态滤波器和对比学习思想的轻量视频显著性目标检测网络。首先,对连续帧的每帧图像进行粗略的前景特征点采样并进行相似度矩阵的计算,利用相似度矩阵进行加权从而滤除存在的噪声特征;其次,用滤波后的前景特征生成动态滤波器参数,对原始特征图执行卷积操作以提取前景物体;同时在训练阶段设计了一个对比学习模块帮助网络学习,在推理阶段并不会引入额外的计算量。在三个数据集DAVIS、DAVSOD和VOS上进行了广泛实验,实验结果表明,所提网络相较于DCFNet(Dynamic Context-sensitive Filtering Network for video salient object detection),在Fmeasure、S-measure以及平均绝对误差(MAE)3个指标上性能接近,帧率从28 frame/s提升到38 frame/s,提升了35.7%,同时网络参数量仅有15.6×10^(6),更有利于实际应用中在边缘侧进行部署。 展开更多
关键词 视频显著性目标检测 动态滤波器 注意力机制 对比学习 深度学习
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双特征流融合和边界感知的显著性目标检测
14
作者 杨鑫 朱恒亮 毛国君 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期227-236,共10页
显著性目标检测是计算机视觉领域的热门研究方向之一,许多基于深度学习的检测算法虽然已经取得了显著的成果,但是仍然存在待测目标漏检误检和边界模糊等问题。针对这些问题提出了一种基于双特征流融合和边界感知的目标检测算法,通过改... 显著性目标检测是计算机视觉领域的热门研究方向之一,许多基于深度学习的检测算法虽然已经取得了显著的成果,但是仍然存在待测目标漏检误检和边界模糊等问题。针对这些问题提出了一种基于双特征流融合和边界感知的目标检测算法,通过改变输入图像尺寸来丰富多尺度信息,并自顶向下逐层聚合特征得到精细的预测结果。首先将输入图像调整为两种不同分辨率分别送入编码器,提取丰富的多层级特征形成双特征流;其次将双特征流自顶向下逐层融合,生成由粗到细的显著图;最后构建了边界感知结构,凭借上下文语义信息的指导生成精细的物体轮廓。在五个公开数据集上进行了大量实验,实验结果表明,所提算法在结构相似性(Sm)等多个指标上取得了更高的检测精度,生成的显著图目标完整且边缘清晰。 展开更多
关键词 显著性目标检测 全卷积神经网络 多尺度学习 双特征流融合 边界感知
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基于双分支卷积神经网络的弱光图像显著性目标识别研究
15
作者 陈虹云 徐欢潇 +1 位作者 李秀静 梅香香 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第10期136-140,共5页
图像的亮度和对比度通常较低,使得目标信息变得模糊不清,增加识别的难度。针对传统识别方法面对多个显著性目标识别不准确的问题,提出基于双分支卷积神经网络的弱光图像显著性目标识别方法。针对弱光图像实施图像灰度化处理和去噪处理... 图像的亮度和对比度通常较低,使得目标信息变得模糊不清,增加识别的难度。针对传统识别方法面对多个显著性目标识别不准确的问题,提出基于双分支卷积神经网络的弱光图像显著性目标识别方法。针对弱光图像实施图像灰度化处理和去噪处理。增强弱光图像,调节弱光问题,利用双分支卷积神经网络,提取弱光图像显著性目标特征。实验结果表明:所研究方法应用下,无论图像中存在几个显著性目标,Kappa值均在0.8以上,准确性较高。 展开更多
关键词 双分支卷积神经网络 弱光图像 显著性目标 识别方法
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结合多层次监督与边界损失的显著性目标检测
16
作者 闫河 沈绍兰 刘灵坤 《计算机仿真》 2024年第6期293-298,共6页
针对PoolNet网络多次下采样操作易降低空间分辨率、仅使用二分类交叉熵损失函数(BCE)不利于捕捉显著性目标边缘特征,易导致边缘检测精度不高的问题。通过在PoolNet网络解码器的5级特征融合模块(fuse)之后分别加入多层次监督模型(MSM),并... 针对PoolNet网络多次下采样操作易降低空间分辨率、仅使用二分类交叉熵损失函数(BCE)不利于捕捉显著性目标边缘特征,易导致边缘检测精度不高的问题。通过在PoolNet网络解码器的5级特征融合模块(fuse)之后分别加入多层次监督模型(MSM),并对5级MSM的输出分别按照BCE、SSIM与IoU三个损失函数计算值的和作为边界损失函数值,最后将5级边界损失函数值的平均值作为网络的最终输出损失值,并按照随机梯度下降法进行学习。从而提出一种结合多层次监督与边界损失的显著性目标检测方法:PoolNet-D。在6个常用数据集上的对比实验结果表明,提出的PoolNet-D模型在MAE和F-measure评价指标方面均有明显提升。 展开更多
关键词 显著性目标检测 卷积神经网络 多层次监督 边界损失
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基于逐层融合收缩网络的显著性目标检测
17
作者 王中良 姚彦平 +3 位作者 朱龙 王奕栋 高政 王延召 《通信技术》 2024年第5期456-463,共8页
为了进一步提高显著性目标检测的准确性,提出了一种基于逐层融合收缩的网络。首先,通过特征增强模块对基本框架提取的初始特征进行增强;其次,通过相邻特征收缩模块分两个层次将增强后的特征进一步收缩;最后,收缩后的多个特征通过多特征... 为了进一步提高显著性目标检测的准确性,提出了一种基于逐层融合收缩的网络。首先,通过特征增强模块对基本框架提取的初始特征进行增强;其次,通过相邻特征收缩模块分两个层次将增强后的特征进一步收缩;最后,收缩后的多个特征通过多特征集成模块得到最终的显著图。通过与10种方法进行比较证明,所提模型在4个基准数据集上都能取得较优的结果,从而证明该模型的有效性。 展开更多
关键词 显著性目标检测 特征增强 多特征融合 神经网络
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基于RD-YOLO的毫米波雷达和视觉融合显著性目标检测
18
作者 王杨 王臣飞 +3 位作者 张广海 张俊 后海伦 欧阳少雄 《邵阳学院学报（自然科学版）》 2024年第4期30-38,共9页
为了解决单传感器在复杂环境下目标检测精度低问题,提出了一种基于RD-YOLO的毫米波雷达和视觉融合的显著性目标检测方法。首先设计了能够将毫米波雷达点云转换为图像的方法,使毫米波雷达和视觉数据在模型输入时实现特征融合;然后通过动... 为了解决单传感器在复杂环境下目标检测精度低问题,提出了一种基于RD-YOLO的毫米波雷达和视觉融合的显著性目标检测方法。首先设计了能够将毫米波雷达点云转换为图像的方法,使毫米波雷达和视觉数据在模型输入时实现特征融合;然后通过动态互补注意力机制,对两个图像分支生成特征设置空间和通道动态注意力权重;最后采用YOLOv8检测融合后特征,引入改进损失函数Focal Loss以解决样本不均衡问题。在数据集nuScenes上开展的相关实验表明,与YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、Faster R-CNN和FCOS相比,所提方法目标检测综合性能良好,均值平均精度比原始YOLOv8提升了9.19%。 展开更多
关键词 显著性目标检测 特征融合 毫米波雷达 雷达点云转换 动态互补注意力机制
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基于场景几何信息的显著性目标检测方法综述 被引量：2
19
作者 吴岚虎 李智玮 +2 位作者 刘垒烨 朴永日 卢湖川 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期120-142,共23页
显著性目标检测在图像和视频压缩、伪装物体检测、医学图像分割等领域具有重要作用.随着深度传感器和光场技术的广泛应用,深度图像和光场数据等场景几何信息开始应用于显著性目标检测,可提升模型在复杂场景下的性能,由此学者们提出一系... 显著性目标检测在图像和视频压缩、伪装物体检测、医学图像分割等领域具有重要作用.随着深度传感器和光场技术的广泛应用,深度图像和光场数据等场景几何信息开始应用于显著性目标检测,可提升模型在复杂场景下的性能,由此学者们提出一系列基于场景几何信息的显著性目标检测方法.文中旨在分析总结经典的基于场景几何信息的显著性目标检测方法.首先,介绍方法的基本框架及评估标准.然后,围绕多模态特征融合、多模态信息优化、网络模型轻量化三方面,分类概述和分析经典的RGB-D显著性目标检测方法和光场显著性目标检测方法.同时,详细介绍基于场景几何信息的显著性目标检测方法的工作进展.最后,讨论方法目前存在的问题,展望未来的研究方向. 展开更多
关键词 显著性目标检测 场景几何信息 RGB-D显著性目标检测 光场显著性目标检测
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边缘信息引导多级尺度特征融合的显著性目标检测方法 被引量：1
20
作者 王向军 李名洋 +2 位作者 王霖 刘峰 王玮 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期253-262,共10页
针对基于FCN和U型网络架构的深度学习显著性目标检测方法提取的显著性图存在边界不清晰和结构不完整的问题,文中提出了一种基于边缘信息引导多级尺度特征融合网络(EGMFNet)。EGMFNet使用多通道融合残差块(RCFBlock)以嵌套的U型网络架构... 针对基于FCN和U型网络架构的深度学习显著性目标检测方法提取的显著性图存在边界不清晰和结构不完整的问题,文中提出了一种基于边缘信息引导多级尺度特征融合网络(EGMFNet)。EGMFNet使用多通道融合残差块(RCFBlock)以嵌套的U型网络架构作为主干模型。同时,在网络的较低层级引入具有边缘信息引导的全局空间注意力模块(EGSAM)以增强空间特征及边缘特征。此外,在损失函数中引入了图像边界损失,用于提升显著性图的质量并在学习过程中保留更加清晰的边界。在四个基准数据集上进行实验,实验结果表明,文中方法的F值较典型方法提升1.5%、2.7%、1.8%和1.6%,验证了EGMFNet网络模型的有效性。 展开更多
关键词 显著性目标检测 多尺度特征融合 边缘信息引导 空间注意力模块 边界损失函数
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