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基于交叉细化和循环注意力的RGB-D显著性目标检测

目前大多数基于RGB-D的显著性目标检测算法主要集中在如何为多模态特征选取更好的融合机制和方法，缺少了对融合前特征质量关系的关注，以及对融合特征语义关系的进一步研究。本文提出了针对性的方法，首先，在利用编码器提取特征的阶段设计了交叉细化模块，用于补充对方的特征信息，解决了显著性目标边缘模糊的问题。其次，针对融合后的特征，本文提出联合注意力机制与卷积长短期记忆网络单元的循环模块以全面性的学习融合特征的内部语义关系，生成更准确的显著性图。在6个公开数据集上进行的实验表明，本文提出的方法可以得到边缘清晰且准确度更高的显著图。