显著性目标检测（SOD）是计算机视觉中用于检测、分割和分类不同尺度物体的一个基本课题。在基于RGB-D的显著性目标检测中的一个主要问题是如何有效地融合多层次特征。针对RGB-D显著性目标检测的多层次特征融合问题，通过设计一种以深层次特征为主逐步细化融合的双流网络模型，来完整并细致地检测出显著目标，其中使用Depth图像提供补充信息，以提高网络在复杂场景中的性能。在常用的5个数据集上的实验结果表明，这一模型在完整细致地检测出显著目标方面有优越的性能。
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