图像理解和计算机视觉 | 浏览量 : 0 下载量: 199 CSCD: 0
  • 导出

  • 分享

  • 收藏

  • 专辑

    • 跨模态特征融合与细节信息增强的RGB-D显著目标检测

    • Cross-modal feature fusion and detail-enhanced RGB-D salient object detection

    • 在显著目标检测领域,研究者提出了一种RGB-D显著目标检测方法,通过跨模态特征融合与边缘细节增强,有效提高了检测性能。
    • 2025年30卷第12期 页码:3838-3854   

      收稿:2024-11-07

      修回:2025-04-21

      录用:2025-04-29

      纸质出版:2025-12-16

    • DOI: 10.11834/jig.240653     

    移动端阅览

  • 宋霄罡, 谭裕平, 郭富强, 鲁晓锋, 黑新宏. 2025. 跨模态特征融合与细节信息增强的RGB-D显著目标检测. 中国图象图形学报, 30(12):3838-3854 DOI: 10.11834/jig.240653.
    Song Xiaogang, Tan Yuping, Guo Fuqiang, Lu Xiaofeng, Hei Xinhong. 2025. Cross-modal feature fusion and detail-enhanced RGB-D salient object detection. Journal of Image and Graphics, 30(12):3838-3854 DOI: 10.11834/jig.240653.
  •  
  •  
文章被引用时,请邮件提醒。
提交

相关作者

宋霄罡 西安理工大学计算机科学与工程学院;人机共融智能机器人陕西省高校工程研究中心
谭裕平 西安理工大学计算机科学与工程学院
郭富强 西安理工大学计算机科学与工程学院
鲁晓锋 西安理工大学计算机科学与工程学院;人机共融智能机器人陕西省高校工程研究中心
黑新宏 西安理工大学计算机科学与工程学院;人机共融智能机器人陕西省高校工程研究中心
王腾 淮阴工学院计算机与软件工程学院;江苏省可信固件与智能软件重点实验室
高尚兵 淮阴工学院计算机与软件工程学院;江苏省可信固件与智能软件重点实验室
任刚 东南大学交通学院

相关机构

西安理工大学计算机科学与工程学院
淮阴工学院计算机与软件工程学院
江苏省可信固件与智能软件重点实验室
东南大学交通学院
浙江工业大学计算机科学技术学院
0