基于增强全局上下文与低层次细节的RGB-D显著目标检测方法

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基于增强全局上下文与低层次细节的RGB-D显著目标检测方法
申请号:CN202510609581
申请日期:2025-05-13
公开号:CN120526163A
公开日期:2025-08-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于增强全局上下文与低层次细节的RGB‑D显著目标检测方法,具体按照以下步骤实施:步骤1,构建数据集和编码器;步骤2,构建由MambaVision构成的双分支网络架构;步骤3,构建双模态Mamba融合模块;步骤4,构建CNN特征细化模块。本发明首先通过MambaVision双分支网络分别提取RGB和深度特征,然后经过多阶段跨模态融合,最后通过CNN特征细化模块生成精确的显著目标预测结果。
技术关键词
生成深度图像 多尺度特征 通道注意力机制 分支 状态空间模型 编码器 网络架构 双模态 RGB特征 跨模态 特征提取器 编码特征 模块 融合特征 多阶段 样本 矩阵