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深度唤醒：一种 RGB-D 伪装物体检测的深度 - 感知 - 注意力融合网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新颖的深度感知注意力融合网络，利用深度图增强网络感知三维信息的能力，改善伪装物体检测。实验证明该方法具有显著优势，验证了深度信息的贡献。
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关键要点
- 提出了一种新颖的深度感知注意力融合网络。
- 利用深度图作为辅助输入，增强网络感知三维信息的能力。
- 改善伪装物体检测的效果。
- 使用特定的编码器提取色彩和深度信息。
- 引入深度加权的交叉注意力融合模块，动态调整深度和RGB特征图的融合权重。
- 采用简单而有效的特征聚合解码器自适应地融合改进的聚合特征。
- 实验表明该方法在伪装物体检测方面具有显著优势，验证了深度信息的贡献。
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