AAAI 2024 | 无对齐RGB-T显著目标检测：大规模数据集与渐进相关网络
发布日期：2025-06-08 03:06:20
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分类：精选文章
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论文信息
- 标题：Alignment-Free RGB-T Salient Object Detection: A Large-scale Dataset and Progressive Correlation Network
- 中文标题：无对齐RGB-T显著目标检测：大规模数据集与渐进相关网络
- 作者：Kunpeng Wang, Keke Chen, Chenglong Li, Zhengzheng Tu, Bin Luo
论文创新点
本论文主要围绕两个核心贡献展开：
构建大规模未对齐RGB-T SOD数据集UVT20K
我们提出了一种名为UVT20K的大规模未对齐RGB-T显著目标检测（SOD）数据集，包含20,000对未对齐的可见光-热成像图像对，涵盖407个场景和1256个目标类别。这一数据集为RGB-T显著目标检测任务提供了丰富的多样化数据支持。提出渐进相关网络（PCNet）
在数据集的基础上，我们设计并实现了一种新的网络架构——渐进相关网络（PCNet）。该网络通过多阶段特征提取和渐进关系建模，显著提升了未对齐RGB-T SOD任务的性能，能够在复杂场景下准确提取目标区域。本研究通过构建大规模数据集和提出创新性网络架构，为RGB-T显著目标检测领域提供了新的解决方案，具有重要的研究价值和应用潜力。
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[***.202.152.39]2026年06月13日 15时14分59秒
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