本文提出了一种自适应融合方案，通过卷积神经网络提取特征，结合显著性地图，实现RGB和深度模态的显著性预测。设计了全监督训练的损失函数，方法在多个公开数据集上优于现有技术。此外，研究还提出了模态自适应Transformer和多模态特征聚合模块，以提升显著目标检测性能。