技術(shù)特征：

1.基于生成深度圖與rgb圖融合邊界指導的顯著目標檢測方法，其特征在于，具體按照以下步驟實施：

2.如權(quán)利要求1所述的基于生成深度圖與rgb圖融合邊界指導的顯著目標檢測方法，其特征在于，所述步驟1具體按照以下步驟實施：

3.如權(quán)利要求1所述的基于生成深度圖與rgb圖融合邊界指導的顯著目標檢測方法，其特征在于，所述步驟2具體按照以下步驟實施：

4.如權(quán)利要求1所述的基于生成深度圖與rgb圖融合邊界指導的顯著目標檢測方法，其特征在于，所述步驟3具體按照以下步驟實施：

5.如權(quán)利要求4所述的基于生成深度圖與rgb圖融合邊界指導的顯著目標檢測方法，其特征在于，所述步驟3.2具體按照以下步驟實施：

6.如權(quán)利要求1所述的基于生成深度圖與rgb圖融合邊界指導的顯著目標檢測方法，其特征在于，所述步驟4具體按以下步驟實施：

7.如權(quán)利要求6所述的基于生成深度圖與rgb圖融合邊界指導的顯著目標檢測方法，其特征在于，所述步驟4.1具體按照以下步驟實施：

8.如權(quán)利要求6所述的基于生成深度圖與rgb圖融合邊界指導的顯著目標檢測方法，其特征在于，所述步驟4.2具體按照以下步驟實施：

9.如權(quán)利要求8所述的基于生成深度圖與rgb圖融合邊界指導的顯著目標檢測方法，其特征在于，所述步驟4.2.1具體按照以下步驟實施：

10.如權(quán)利要求6所述的基于生成深度圖與rgb圖融合邊界指導的顯著目標檢測方法，其特征在于，所述步驟4.3具體按照以下步驟實施：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了基于生成深度圖與RGB圖融合邊界指導的顯著目標檢測方法，具體按照以下步驟實施：步驟1，構(gòu)建數(shù)據(jù)集和編碼器；步驟2，構(gòu)建基于注意力機制的生成深度圖與RGB融合模塊；步驟3，構(gòu)建基于自監(jiān)督方式的邊界特征指導模塊；步驟4，構(gòu)建基于漸進式融合的雙分支特征融合模塊。本發(fā)明采用了多模態(tài)融合策略，以及自監(jiān)督邊緣特征引導來進行特征增強，為了有效地生成深度圖像并去除噪聲，采用了基于Depth?Anything的深度圖像生成技術(shù)，并設(shè)計了自監(jiān)督邊緣特征模塊來提取邊緣特征信息，通過這一過程有效地消除了生成深度圖像中的噪聲和偽影。

技術(shù)研發(fā)人員：宋霄罡,譚裕平,黑新宏
受保護的技術(shù)使用者：西安理工大學
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9