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摘要
显著性目标检测方法中，深度(Depth)信息的引入能弥补RGB图像缺失的空间信息，有助于从复杂的背景中检测显著目标，提升检测精度。但如何有效融合跨模态特征、获取清晰的边界是值得研究的问题。该文设计了一个基于特征增强的RGB-D显著性目标检测网络FENet(Feature Enhancement Network),首先由特征融合增强模块(Feature Fusion Enhancement Model, FFEM),通过交叉融合和混合空间/通道注意力充分利用跨模态特征的相关性和互补性提取高级语义信息，然后通过边界特征增强模块(Boundary Feature Enhancement Model, BFEM)对浅层细节信息进行补充，并引入门控避免低质量底层信息的干扰，最后通过混合增强损失函数来完成模型对显著区域和边界的学习。FENet模型在五个公开数据集上和当前较为先进的模型相比，有效提升了检测性能，尤其在显著物体的边缘细化和完整性检测上。
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