动态加权融合网络

多模态显著检测

针对可见光-深度-热红外三模态显著物体检测，通过模态选择性融合抑制低质量模态干扰，渐进优化显著图。

Yi, Luo · 邵枫 · Baoyang, Mu · Chen, Hangwei · Zhuo, Li · 姜求平

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2024

技术优势

抑制缺陷模态干扰

通过模态选择性融合模块，根据特征图质量动态加权，避免低质量模态损害融合结果。

多尺度特征交互与细化

渐进细化解码器实现不同尺度特征间的交互学习，生成高质量显著图。

性能优于现有方法

在VDT-2048数据集上超越当前最先进的多模态方法。

应用场景

• 多模态融合：整合可见光、深度、热红外信息，提升显著性检测鲁棒性。
• 显著物体检测：检测图像中最显著目标，服务于后续视觉任务。
• 机器人视觉：为机器人提供多模态显著目标感知能力。
• 智能监控：在监控场景中高效提取显著目标，辅助智能分析。