基于注意力融合网络的RGB-D目标检测算法

摘要

针对当前利用RGB-D图像进行目标检测出现的网络融合不充分和检测效率不高等问题,提出一种基于注意力机制的特征逐级融合网络结构。首先在基于Yolo v3的Backbone网络结构下,分别用标注好的RGB-D样本分别训练RGB和Depth网络,然后通过注意力模块增强两种特征,最后在网络中期逐层融合得到最终的特征权重。在具有挑战性的NYU Depth v2数据集上测试,得到本文方法的均值平均精度为77.8%。通过对比实验得出,所提出的基于注意力机制的融合网络较同类算法性能有了明显提升。