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双模态显著目标检测的深度傅里叶嵌入网络
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种深度傅里叶嵌入网络（DFENet），利用快速傅里叶变换解决双模态显著目标检测中的计算复杂度和频率差距问题。DFENet通过模态协调感知注意机制和频率分解边缘感知模块，在四个基准数据集上超越了十二个现有模型。
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关键要点
- 本研究提出了一种深度傅里叶嵌入网络（DFENet），旨在解决双模态显著目标检测中的计算复杂度和频率差距问题。
- DFENet利用快速傅里叶变换，通过模态协调感知注意机制和频率分解边缘感知模块实现高效特征融合和边缘信息增强。
- DFENet在四个双模态显著目标检测基准数据集上超越了十二个现有的最先进模型，显著提升了输出像素级预测的质量。
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