Hierarchical Multimodal Adaptive Fusion (HMAF) Network for Prediction of RGB-D Saliency
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Visual saliency prediction for RGB-D images is more challenging than that for their RGB counterparts.
Additionally, very few investigations have been undertaken concerning RGB-D-saliency prediction.
The proposed study presents a method based on a hierarchical multimodal adaptive fusion (HMAF) network to facilitate end-to-end prediction of RGB-D saliency.
In the proposed method, hierarchical (multilevel) multimodal features are first extracted from an RGB image and depth map using a VGG-16-based two-stream network.
Subsequently, the most significant hierarchical features of the said RGB image and depth map are predicted using three two-input attention modules.
Furthermore, adaptive fusion of saliencies concerning the above-mentioned fused saliency features of different levels (hierarchical fusion saliency features) can be accomplished using a three-input attention module to facilitate high-accuracy RGB-D visual saliency prediction.
Comparisons based on the application of the proposed HMAF-based approach against those of other state-of-the-art techniques on two challenging RGB-D datasets demonstrate that the proposed method outperforms other competing approaches consistently by a considerable margin.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lv, Ying& Zhou, Wujie. 2020. Hierarchical Multimodal Adaptive Fusion (HMAF) Network for Prediction of RGB-D Saliency. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138885
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lv, Ying& Zhou, Wujie. Hierarchical Multimodal Adaptive Fusion (HMAF) Network for Prediction of RGB-D Saliency. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138885
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lv, Ying& Zhou, Wujie. Hierarchical Multimodal Adaptive Fusion (HMAF) Network for Prediction of RGB-D Saliency. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138885
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138885
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر