一种新的RGB-D图像显著性目标检测方法技术

技术编号：42049512 阅读：31 留言：0更新日期：2024-07-16 23:30

本发明专利技术公开了一种新的RGB‑D图像显著性目标检测方法，涉及计算机视觉和深度学习技术领域。本发明专利技术针对RGB‑D图像显著性目标检测的HDFNet模型在其编码阶段和解码阶段均缺乏有效的特征信息表示能力，分别由于它编码阶段仅把RGB特征和Depth特征进行简单相加，它解码阶段通过多次上采样使特征图恢复至输入尺寸进行监督，因此在编码阶段构建了非对称融合模块，该模块通过非对称的方式实现对RGB特征和Depth特征的融合；其次，在解码阶段采用多个深度监督模块对网络进行监督训练，并在各监督层使用BCE，EEL和IoU损失构成的混合损失，最后将各监督层的损失求和作为网络的总损失。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉和深度学习，具体为一种新的rgb-d图像显著性目标检测方法。

技术介绍

1、显著性目标检测技术旨在检测显著性目标并实现对它准确的分割。其输出是一个平滑的连通区域，也被称作为显著性映射图，其中每个像素的强度代表该像素属于显著性目标的概率。显著性目标可以快速找到有效代表场景的对象区域，从而解决复杂的视觉问题，因此它在计算机视觉领域中一直备受研究者的关注；

2、随着相关技术的不断发展，显著性目标检测技术已成功应用于诸多应用场景，例如：医学病灶显著性检测、伪装目标检测、高空抛物显著性检测、无人机侦察、智能监控、辅助医疗等。实际应用需求(如室内导航、增强现实和机器人视觉)推动了rgb-d显著性目标检测技术的发展。同时，深度传感器的广泛应用为该领域提供了高质量的深度数据，所以rgb-d图像显著性目标检测为多领域提供更准确、更智能的目标检测和场景理解技术；

3、rgb-d图像显著性目标检测充分发挥了rgb图像和depth图像的互补作用，融合了颜色和空间信息，提供了更加全面、准确的检测效果，适用于更加广泛...

【技术保护点】

1.一种新的RGB-D图像显著性目标检测方法，其特征在于：至少包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种新的RGB-D图像显著性目标检测方法，其特征在于：所述提取五层RGB图像和Depth图像的特征的过程中特征图像为逐层缩小。

3.根据权利要求1所述的一种新的RGB-D图像显著性目标检测方法，其特征在于：所述RGB图像编码器提供网络所需的RGB特征信息为输入RGB图像获取到的RGB特征，所述Depth图像编码器提供网络所需的Depth特征信息为输入Depth图像获取到的Depth特征，所述RGB特征和Depth特征用于后续融合及解码。