基于多模态RGB-T的显著性目标检测算法

刘东, 毕洪波, 任思琪, 于鑫, 张丛

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2024, Vol. 42 ›› Issue (03) : 573-578. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.20240201.008

基于多模态RGB-T的显著性目标检测算法

  • 刘东, 毕洪波, 任思琪, 于鑫, 张丛
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摘要

针对RGB(Red Green Blue)模态与热度模态信息表征形式不一致,特征信息无法有效挖掘、融合问题,提出了一种新的联合注意力强化网络-FCNet(Feature Sharpening and Cross-modal Feature Fusion Net)。首先,通过双维度注意力机制提升图像特征映射能力;然后,利用跨模态特征融合机制捕获目标区域;最后,利用逐层解码结构消除背景干扰,优化检测目标。实验结果表明,该优化改进算法运算参数更少、运算时间更短,且模型整体检测性能均优于现有多模态检测模型性能。

关键词

多模态 / RGB-热 / 特征锐化模块 / 跨模态融合机制

中图分类号

TP391.41

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刘东, 毕洪波, 任思琪, 于鑫, 张丛. 基于多模态RGB-T的显著性目标检测算法. 吉林大学学报(信息科学版). 2024, 42(03): 573-578 https://doi.org/10.19292/j.cnki.jdxxp.20240201.008

基金

黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2022F005); 红外与低温等离子体安徽省重点实验室开放基金资助项目(IRKL2022KF07); 省部共建公共大数据国家重点实验室开放基金资助项目(PBD2022-15); 广东省数字信号与图像处理技术重点实验室开放基金资助项目(022GDDSIPL-05); 黑龙江省教育科学“十四五”规划2023年重点课题基金资助项目(GJB1423350); 东北石油大学教学建设基金资助项目(JG202201)

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