基于深度图像增益的RGB-D显著性物体检测

深度信息已被证明在显著性物体检测中是一个实用信息,但是深度信息和RGB信息如何更好地实现互补从而达到更高的性能仍是一个值得探究的事情。为此,本文提出一种基于深度图像增益的RGB-D显著性物体检测方法。在双分支的网络结构中增加一个增益子网,采用显著图作差的方法获得深度图片为显著性检测带来的增益,作为增益子网预训练的伪GT。三分支网络分别获取RGB特征、深度特征和深度增益信息,最终将三分支的特征进行融合得到最终的显著性物体检测的结果,增益信息为双分支特征融合提供融合依据。基于深度图像增益的显著性物体检测实验结果表明,该方法得到的显著性物体前景物体更加突出,在多个实验数据集上也有着更优秀的表现。