为在进行RGB-D显著性检测时能高效利用RGB信息与深度信息，对跨模态的融合进行研究。区别于现有方法忽略图像中干扰因素的存在或不考虑图像初始信息的缺陷，设计一个基于注意力机制的跨模态融合模块(CFM)。通过空间注意力与通道注意力有效过滤深度特征以及调制后特征的不必要信息，集成RGB特征与深度特征，让二者实现更好的互补。为保证全局信息与初始彩色信息的不丢失，通过残差连接将原始特征作为补充信息。在5个数据集上使用5个评价指标进行的实验结果表明，与当前主流模型相比，该模型具有优越性。
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