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AAAI 2024 | 无对齐RGB-T显著目标检测:大规模数据集与渐进相关网络
阅读量:797 次
发布时间:2023-04-05

本文共 562 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

论文信息

  • 标题:Alignment-Free RGB-T Salient Object Detection: A Large-scale Dataset and Progressive Correlation Network
  • 中文标题:无对齐RGB-T显著目标检测:大规模数据集与渐进相关网络
  • 作者:Kunpeng Wang, Keke Chen, Chenglong Li, Zhengzheng Tu, Bin Luo

论文创新点

本论文主要围绕两个核心贡献展开:

  • 构建大规模未对齐RGB-T SOD数据集UVT20K

    我们提出了一种名为UVT20K的大规模未对齐RGB-T显著目标检测(SOD)数据集,包含20,000对未对齐的可见光-热成像图像对,涵盖407个场景和1256个目标类别。这一数据集为RGB-T显著目标检测任务提供了丰富的多样化数据支持。

  • 提出渐进相关网络(PCNet)

    在数据集的基础上,我们设计并实现了一种新的网络架构——渐进相关网络(PCNet)。该网络通过多阶段特征提取和渐进关系建模,显著提升了未对齐RGB-T SOD任务的性能,能够在复杂场景下准确提取目标区域。


  • 本研究通过构建大规模数据集和提出创新性网络架构,为RGB-T显著目标检测领域提供了新的解决方案,具有重要的研究价值和应用潜力。

    转载地址:http://lvrfk.baihongyu.com/

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