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Bifurcated Backbone Strategy for RGB-D Salient Object Detection
RGB-D显著目标检测的分叉主干策略
ECCV2020
一、Motivation
当多级特征遇到多模态特征时,很难去聚合最优特征 和 学习多模态策略
二、Solution
作者利用 RGB-D 显著对象检测固有的多模态和多级特性来设计一种新颖的级联细化网络。
分叉主干策略(BBS)将多级特征重新组合为教师和学生特征。其次,我们引入了深度增强模块 (DEM),以从通道和空间视图中挖掘信息深度线索。然后,RGB和depth模态以互补的方式融合。
三、Bifurcated Backbone Strategy Network (BBS-Net)
阶段 1:交叉模态教师特征 首先由级联解码器 (a) 聚合以产生初始显着图 S1。
阶段 2:交叉模态学生特征
Bifurcated Backbone Strategy for RGB-D Salient Object Detection
RGB-D显著目标检测的分叉主干策略
ECCV2020
一、Motivation
当多级特征遇到多模态特征时,很难去聚合最优特征 和 学习多模态策略
二、Solution
作者利用 RGB-D 显著对象检测固有的多模态和多级特性来设计一种新颖的级联细化网络。
分叉主干策略(BBS)将多级特征重新组合为教师和学生特征。其次,我们引入了深度增强模块 (DEM),以从通道和空间视图中挖掘信息深度线索。然后,RGB和depth模态以互补的方式融合。
三、Bifurcated Backbone Strategy Network (BBS-Net)
阶段 1:交叉模态教师特征 首先由级联解码器 (a) 聚合以产生初始显着图 S1。
阶段 2:交叉模态学生特征
本文标签: StrategybackboneBifurcatedRGBDetection
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