ACM MM'21 | 超轻量8.5M!更高效的RGB-D显著性检测模型DFM-Net

作者&投稿:兀有月 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
~ 自深度传感器普及后,RGB-D显著物体检测因其额外空间信息的补充,成为热门研究领域。然而,现有模型往往在效率和精度间难以平衡,不适合移动设备应用。本文着重于解决这一问题,提出了深度图质量启发的DFM-Net模型。

DFM-Net的核心在于深度图质量启发的特征控制过程,通过DQFM(Depth quality-inspired feature manipulation),模型能根据深度图质量动态调整特征,提升检测精度。同时,设计的轻量编码器-解码器框架,包括定制的TDB深度骨干网络和两阶段解码器,进一步优化了模型效率。DFM-Net在保持先进精度的同时,CPU推理速度达到140ms,模型体积仅8.5MB,相较于其他轻量模型,效率提升显著。

实验结果对比显示,DFM-Net在多个数据集上表现出色,即使与非轻量级模型相比,其精度也达到顶尖水平。特别是在SIP数据集的手机拍摄场景中,DFM-Net在推理速度、模型大小和准确率上均超越了先进方法。张文博作为研究者,其成果已获得ACM MM 2021会议的收录,展示了深度图质量控制在RGB-D SOD任务中的重要价值。


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