多模态协作融合网络用于双流RGB-D显著物体检测

《Image and Vision Computing》：Multi-modal cooperative fusion network for dual-stream RGB-D salient object detection

提出MCFNet实现RGB-D显著目标检测，通过边缘特征精炼模块、深度优化模块和渐进式融合模块协同优化多模态特征融合，有效提升低对比度背景下的边缘准确性和深度信息鲁棒性，实验表明优于现有SOTA方法。

　　在计算机视觉领域，显著目标检测（Salient Object Detection, SOD）是一项基础且重要的任务，旨在从图像中识别出最引人注目的区域或物体，并对其进行准确的分割。随着深度学习技术的迅速发展，SOD在算法性能和应用场景方面取得了诸多突破。从早期依赖人工特征的分析方法，逐渐演进为基于深度神经网络的端到端学习框架，显著提升了复杂背景和多目标检测等关键问题的处理能力。然而，传统的RGB-D显著目标检测方法仍然面临一些挑战，特别是在如何有效地融合多模态信息方面。为了克服这些问题，本文提出了一种多模态协作融合网络（Multi-modal Cooperative Fusion Network, MCFNet），旨在提升RGB-D显著目标检测的性能。

RGB-D显著目标检测任务通常依赖于卷积操作设计复杂的融合模块，以实现跨模态信息的整合。然而，由于RGB图像和深度图像在信息表达上的差异，如何正确地将两种模态的特征融合为统一的多模态特征，成为显著目标检测的关键问题之一。现有的方法在处理多模态信息时，往往未能充分考虑两种模态特征之间的互补性，导致融合效果不佳。特别是在处理低对比度或复杂背景的图像时，单一模态特征的局限性会更加明显，从而影响最终的检测精度。因此，设计一种能够有效融合多模态特征的网络结构，是提升显著目标检测性能的重要方向。

当前的RGB-D显著目标检测方法主要分为两类：单流（single-stream）和双流（dual-stream）结构。单流结构通常采用一个统一的编码器来处理RGB图像和深度图像，从中提取不同层次的特征。然而，这种结构在利用深度信息方面存在不足，容易丢失关键的细节信息，尤其是在深度图像质量较低的情况下。相比之下，双流结构通过分别处理RGB和深度图像，构建两个独立的编码器，以提取各自模态的优势特征，并在解码阶段进行跨模态特征融合。双流结构进一步细分为深度辅助交互模式和双向交互模式。其中，深度辅助交互模式主要依赖深度图像来补充RGB图像的信息，而双向交互模式则强调RGB和深度图像之间的相互作用。

尽管双流结构在显著目标检测任务中取得了较好的效果，但仍然存在一些问题。例如，在融合低层次特征时，可能会引入显著的噪声，影响模型的整体性能。此外，由于深度图像在某些情况下可能无法准确反映物体的空间位置和层次结构，导致物体轮廓信息的丢失，进一步影响多模态特征的融合效果。因此，如何在融合过程中保留准确的轮廓信息，成为提升显著目标检测性能的重要课题。

基于上述分析，本文提出了一种多模态协作融合网络（MCFNet），其核心架构采用双特征流并行设计。该网络由RGB特征提取网络和深度特征提取网络组成，分别用于提取RGB图像和深度图像的特征。在特征提取的基础上，MCFNet引入了三个关键模块：边缘特征精炼模块（Edge Feature Refinement Module, EFRM）、深度优化模块（Depth Optimization Module, DOM）和渐进融合模块（Progressive Fusion Module, PFM）。这三个模块共同作用，旨在提升显著目标检测的准确性和鲁棒性。

首先，边缘特征精炼模块（EFRM）用于去除浅层特征中的干扰信息，提升边缘检测的准确性。在显著目标检测中，边缘信息对于识别物体轮廓至关重要，而浅层特征往往包含丰富的边缘细节，但由于背景噪声的影响，容易出现边缘定位偏差。因此，EFRM模块通过滤波和增强操作，保留与显著目标相关的边缘信息，同时去除背景干扰，从而提升显著目标检测的边缘精度。该模块的设计使得网络能够更准确地捕捉显著目标的边界，为后续的特征融合奠定基础。

其次，深度优化模块（DOM）用于优化深度图像中的误差估计，提升深度信息的准确性。深度图像在显著目标检测中提供了一种空间结构信息，有助于识别物体的位置和层次关系。然而，由于深度图像在采集过程中可能存在纹理丢失或误差估计不准确的问题，导致深度信息的质量下降，从而影响最终的检测效果。因此，DOM模块通过引入空间一致性约束，对深度图像中的错误区域进行校准，确保深度信息能够更准确地反映物体的空间位置和层次结构。该模块的设计有助于提升深度信息的可靠性，为多模态特征融合提供更好的基础。

最后，渐进融合模块（PFM）用于实现RGB和深度特征的渐进融合，提升跨模态信息的整合效果。在显著目标检测任务中，直接融合RGB和深度特征可能会导致语义对齐问题和信息冗余，影响最终的检测精度。因此，PFM模块采用分层融合逻辑，逐步将RGB和深度特征在不同语义层次上进行融合，从而实现更有效的跨模态信息整合。该模块的设计使得网络能够在不同层次上充分利用RGB和深度特征的互补性，减少无关信息的干扰，提升显著目标检测的整体性能。

为了验证MCFNet的有效性，本文在六个具有代表性的RGB-D显著目标检测数据集上进行了实验，包括DUT、NJU2K、NLPR、SIP、STERE和LFSD。这些数据集涵盖了不同分辨率、光照条件和复杂背景的图像，为评估模型的泛化能力和鲁棒性提供了充分的依据。实验结果表明，MCFNet在这些数据集上的表现优于当前最先进的方法（State-of-the-art, SOTA），尤其是在边缘检测和深度信息优化方面具有显著优势。这不仅验证了MCFNet在显著目标检测任务中的有效性，也为未来的研究提供了新的思路和方法。

此外，本文还分析了当前RGB-D显著目标检测方法在边缘精度、深度噪声干扰和跨模态融合不平衡等方面的不足。这些问题在实际应用中尤为突出，特别是在处理复杂场景和低质量深度图像时，容易导致显著目标检测结果的不准确。因此，本文提出了一种基于双流并行设计的多模态协作融合网络（MCFNet），通过优化边缘信息、深度信息和跨模态融合过程，提升显著目标检测的性能。该网络结构的设计不仅考虑了两种模态特征的互补性，还通过分层融合逻辑实现了更有效的跨模态信息整合，为显著目标检测任务提供了新的解决方案。

在实际应用中，显著目标检测广泛应用于图像检索、医学图像分割、目标跟踪、视频目标分割和伪装目标检测等领域。随着深度学习技术的不断发展，显著目标检测方法在这些应用中取得了显著进展。然而，由于RGB和深度图像在信息表达上的差异，如何有效地融合两种模态的信息，仍然是一个挑战。本文提出的MCFNet通过引入边缘特征精炼模块、深度优化模块和渐进融合模块，解决了这一问题，提升了显著目标检测的准确性和鲁棒性。

在方法设计上，本文采用了双流并行的架构，分别处理RGB和深度图像，提取各自模态的优势特征。在特征提取的基础上，通过边缘特征精炼模块去除浅层特征中的干扰信息，提升边缘检测的准确性。随后，深度优化模块对深度图像中的误差进行校准，确保深度信息能够更准确地反映物体的空间位置和层次结构。最后，渐进融合模块通过分层融合逻辑，逐步整合RGB和深度特征，实现更有效的跨模态信息融合。这种分层融合方式不仅能够减少信息冗余，还能提升语义对齐效果，从而提高显著目标检测的整体性能。

在实验部分，本文在多个数据集上进行了验证，包括DUT、NJU2K、NLPR、SIP、STERE和LFSD。这些数据集涵盖了不同分辨率、光照条件和复杂背景的图像，为评估MCFNet的泛化能力和鲁棒性提供了全面的测试环境。实验结果表明，MCFNet在这些数据集上的表现优于当前最先进的方法，特别是在边缘检测和深度信息优化方面具有显著优势。这不仅验证了MCFNet的有效性，也为未来的研究提供了新的方向。

在实际应用中，显著目标检测方法的性能直接影响到多个领域的应用效果。例如，在图像检索中，准确的显著目标检测能够提升检索的效率和准确性；在医学图像分割中，显著目标检测有助于识别关键的病灶区域；在目标跟踪和视频目标分割中，显著目标检测能够提高跟踪和分割的稳定性；在伪装目标检测中，显著目标检测能够帮助识别隐藏在复杂背景中的目标。因此，提升显著目标检测的性能对于这些应用具有重要意义。

综上所述，本文提出的MCFNet通过引入边缘特征精炼模块、深度优化模块和渐进融合模块，有效解决了RGB-D显著目标检测任务中的关键问题。实验结果表明，该方法在多个数据集上的表现优于当前最先进的方法，为显著目标检测任务提供了新的解决方案。未来的研究可以进一步探索如何优化跨模态融合策略，提升显著目标检测的准确性和鲁棒性，以适应更广泛的应用场景。