CSDNet: Detect Salient Object in Depth-Thermal via A Lightweight Cross Shallow and Deep Perception Network

📄 arXiv: 2403.10104v1 📥 PDF

作者: Xiaotong Yu, Ruihan Xie, Zhihe Zhao, Chang-Wen Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-15

💡 一句话要点

提出CSDNet以解决深度热成像中的显著目标检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 显著目标检测 深度热成像 多模态数据 机器人感知 信息整合

📋 核心要点

  1. 现有的显著目标检测方法在处理多模态数据时面临信息干扰和冗余的问题，影响了性能。
  2. CSDNet通过跨浅层和深层的感知网络设计，优先整合而非融合多模态数据，以提高场景理解能力。
  3. 在VDT-2048数据集上的实验结果表明，CSDNet在深度热成像模态上超越了现有的SOTA方法，并显著提高了运行效率。

📝 摘要（中文）

在享受多模态数据丰富性和信息量的同时，也引入了信息干扰和冗余。为实现有限资源下的最佳领域解释，本文提出了CSDNet，这是一种轻量级的跨浅层和深层感知网络，旨在整合两种模态以减少冗余信息。CSDNet在机器人感知中的显著目标检测任务中得到了实现，利用空间信息预筛选和深浅层之间的隐式一致性导航，优先考虑整合而非融合，以最大化场景解释。通过在VDT-2048数据集上的测试，CSDNet在深度热成像模态上首次超越了使用RGB-T或RGB-D模态的最新方法，并在运行时速度上快5.97倍，FLOPs需求减少至0.0036倍，展示了CSDNet有效整合深度热成像模态的信息。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在深度热成像模态下显著目标检测中的信息冗余和干扰问题。现有方法在多模态数据处理时，往往无法有效整合信息，导致性能下降。

核心思路：CSDNet的核心思想是通过跨浅层和深层的感知网络设计，优先进行信息整合而非简单的模态融合，以此来最大化场景的解释能力。

技术框架：CSDNet的整体架构包括空间信息预筛选模块和隐式一致性导航机制，分别用于处理深度热成像模态中的信息流动和特征提取。

关键创新：CSDNet的主要创新在于其轻量级设计和跨层整合策略，这与现有方法的模态融合方式形成了本质区别，能够更有效地利用多模态数据。

关键设计：在网络结构上，CSDNet采用了特定的损失函数和参数设置，以优化特征映射至广义特征空间，确保在处理深度热成像模态时的描述能力。具体的技术细节将在代码发布后提供。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CSDNet在VDT-2048数据集上首次超越了使用RGB-T或RGB-D模态的最新方法，运行速度提升至5.97倍，FLOPs需求减少至0.0036倍，展示了其在深度热成像模态上的优越性能。

🎯 应用场景

CSDNet在机器人感知领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要实时处理多模态数据的场景中，如自动驾驶、智能监控和人机交互等。其高效的显著目标检测能力能够提升系统的智能化水平和响应速度，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

While we enjoy the richness and informativeness of multimodal data, it also introduces interference and redundancy of information. To achieve optimal domain interpretation with limited resources, we propose CSDNet, a lightweight \textbf{C}ross \textbf{S}hallow and \textbf{D}eep Perception \textbf{Net}work designed to integrate two modalities with less coherence, thereby discarding redundant information or even modality. We implement our CSDNet for Salient Object Detection (SOD) task in robotic perception. The proposed method capitalises on spatial information prescreening and implicit coherence navigation across shallow and deep layers of the depth-thermal (D-T) modality, prioritising integration over fusion to maximise the scene interpretation. To further refine the descriptive capabilities of the encoder for the less-known D-T modalities, we also propose SAMAEP to guide an effective feature mapping to the generalised feature space. Our approach is tested on the VDT-2048 dataset, leveraging the D-T modality outperforms those of SOTA methods using RGB-T or RGB-D modalities for the first time, achieves comparable performance with the RGB-D-T triple-modality benchmark method with 5.97 times faster at runtime and demanding 0.0036 times fewer FLOPs. Demonstrates the proposed CSDNet effectively integrates the information from the D-T modality. The code will be released upon acceptance.