一种基于最大视差网络的光场显著性目标检测方法

本发明公开了一种基于最大视差网络的光场显著性目标检测方法，涉及目标检测技术领域，包括：利用中心视图和四个角视图之间的最大视差来生成四个辅助光流图进行检测，设计引导边界细化模块，用于促进这两种模态之间的相互引导过程，以协同增强特征轮廓。将细化后的特征传递给动态特征校正模块以处理潜在的噪声和不一致性，采用跨模态质量估计器来生成动态权重，进而引导交互式双注意力机制进行自适应、质量感知的特征校正。采用协同跨模态集成模块进行最终集成，首先使用交叉注意力机制来建模全局跨模态关系，然后使用卷积层来细化具有重要局部细节的特征，从而实现强大的融合。