360° 图像精准抠图
通过失真感知卷积和可分离卷积，在保持高精度检测的同时将模型参数量压缩至2.9M，适用于资源受限的360°图像处理场景。
黄孟轲 · 李恭杨 · 刘志 · Zhu, Linchao
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2023
网络参数量仅2.9M，计算量3.4G FLOPs，适合在计算资源受限的边缘设备上运行，使全景显著目标检测真正可用。
通过失真感知卷积与深度可分离卷积集成的DDSConv，以及失真感知通道增强和自相关模块，有效提取全景图中失真较少的特征，提升检测精度。
在两个公开数据集上与12种先进方法比较，LDNet以极低计算成本达到竞争性甚至更好的精度，实现效率与性能的平衡。
所提出的DCE模块仅0.05M参数、DSC模块仅0.02M参数，可灵活插入现有特征提取网络，以极小开销增强失真感知能力。