一种基于残差融合的显著性目标检测方法

摘要

本发明属于人工智能技术领域，提供了一种基于残差融合的显著性目标检测方法。本发明首先构建了显著性检测模型，通过双流特征提取模块提取多级RGB图像特征和深度图像特征，使用一种残差模块进一步提取深层次特征，同时利用融合模块逐级融合来自RGB特征提取分支和其对应前一级的特征，进而训练得到最终的算法模型。本发明实现了端到端的显著性预测，模型复杂度低，可以充分有效地利用RGB图像信息和深度图像信息来预测显著性区域。