CANet: Co-attention network for RGB-D semantic segmentation

RGB颜色模型 人工智能 分割 计算机科学 稳健性(进化) 计算机视觉 频道(广播) 融合 特征(语言学) 模式识别(心理学) 电信 语言学 生物化学 基因 哲学 化学
作者
Hao Zhou,Lu Qi,Hai Huang,Yang Xu,Zhaoliang Wan,Xianglong Wen
出处
期刊:Pattern Recognition [Elsevier BV]
卷期号:124: 108468-108468 被引量:42
标识
DOI:10.1016/j.patcog.2021.108468
摘要

Incorporating the depth (D) information to RGB images has proven the effectiveness and robustness in semantic segmentation. However, the fusion between them is not trivial due to their inherent physical meaning discrepancy, in which RGB represents RGB information but D depth information. In this paper, we propose a co-attention network (CANet) to build sound interaction between RGB and depth features. The key part in the CANet is the co-attention fusion part. It includes three modules. Specifically, the position and channel co-attention fusion modules adaptively fuse RGB and depth features in spatial and channel dimensions. An additional fusion co-attention module further integrates the outputs of the position and channel co-attention fusion modules to obtain a more representative feature which is used for the final semantic segmentation. Extensive experiments witness the effectiveness of the CANet in fusing RGB and depth features, achieving state-of-the-art performance on two challenging RGB-D semantic segmentation datasets, i.e., NYUDv2 and SUN-RGBD.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
aixiaoming0503完成签到,获得积分10
刚刚
forge完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
Distance完成签到,获得积分10
4秒前
蒋念寒发布了新的文献求助10
5秒前
雪雨夜心完成签到,获得积分10
9秒前
又是一年完成签到,获得积分10
10秒前
Distance发布了新的文献求助10
11秒前
李子完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
耍酷的指甲油完成签到,获得积分20
13秒前
安小磊完成签到 ,获得积分10
14秒前
雄i完成签到,获得积分10
17秒前
明亮的遥完成签到 ,获得积分0
19秒前
安澜完成签到,获得积分10
19秒前
MG_XSJ应助1111采纳,获得10
22秒前
尊敬太阳完成签到,获得积分20
23秒前
24秒前
量子星尘发布了新的文献求助30
25秒前
健壮安柏完成签到 ,获得积分10
26秒前
Jasper应助忧郁紫翠采纳,获得10
27秒前
27秒前
28秒前
28秒前
rayqiang完成签到,获得积分10
28秒前
28秒前
28秒前
蛋堡完成签到 ,获得积分10
29秒前
30秒前
111完成签到 ,获得积分10
30秒前
zgt01发布了新的文献求助10
30秒前
songvv发布了新的文献求助10
31秒前
温文尔雅完成签到,获得积分10
31秒前
1111完成签到,获得积分10
33秒前
雪花发布了新的文献求助10
34秒前
36秒前
zgt01完成签到,获得积分10
38秒前
传统的寒凝完成签到,获得积分10
39秒前
木光完成签到,获得积分10
39秒前
领导范儿应助ash采纳,获得10
39秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022