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龙图腾网获悉大连民族大学申请的专利跨模态特征融合及渐进解码的显著性目标检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115908789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211576796.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权跨模态特征融合及渐进解码的显著性目标检测方法及装置是由孙福明;胡锡航;孙静;王法胜;李豪杰设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨模态特征融合及渐进解码的显著性目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种跨模态特征融合及渐进解码的显著性目标检测方法及装置。本发明通过双流SwinTransformer编码器对所述待检测图像提取多层级、多尺度的RGB特征和深度特征；通过跨模态注意力融合模块对所述多层级、多尺度的RGB特征和深度特征进行融合，得到融合特征；通过渐进融合解码器对所述融合特征中的高级融合特征进行解码，并在解码的过程中逐级融合低级特征；本发明解决了现有技术需要通过附加额外的特征增强或边缘生成模块来达到最先进的效果，这不可避免地会造成特征冗余和计算资源的浪费，同时也限制了显著性目标检测模型设计的进一步发展的问题。

本发明授权跨模态特征融合及渐进解码的显著性目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种跨模态特征融合及渐进解码的显著性目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测图像； 通过双流SwinTransformer编码器对所述待检测图像提取多层级、多尺度的RGB特征和深度特征； 通过跨模态注意力融合模块对所述多层级、多尺度的RGB特征和深度特征进行融合，得到融合特征，具体包括：对输入特征的高级邻层特征进行放缩，最高层由当前层代替以保持对齐；通过上采样操作将空间分辨率调整到与当前层级相同；将两个输入特征级联并通过卷积层将通道数与对齐得到将与级联获得多尺度特征Fi； 其中，UP·表示双线性插值上采样操作，Cat·表示级联操作，Conv·表示3*3卷积操作； 利用两个一维平均池化操作给多尺度特征Fi嵌入方向信息；对其进行级联并输入转换层来压缩通道；将嵌入了方向信息的特征图沿x、y方向分离，再通过编码注意力层在各自方向上生成编码注意力图，并与Fi相乘来实现通道注意力感知； 通过空间注意力模块获取空间注意力感知，并将输出与Fi相乘得到最终的融合特征 其中，px和py表示水平方向和垂直方向的平均池化操作；ConvBS·代表由一个卷积层、BN层和Sigmoid层组成的转换层；CAx·和CAy·表示沿x、y方向上编码注意力的生成，通过一个包含Sigmoid层的卷积层来实现，SA·表示空间注意力层； 通过渐进融合解码器对所述融合特征中的高级融合特征进行解码，并在解码的过程中逐级融合低级特征，具体包括：通过渐进融合解码器对所述融合特征中的高级融合特征进行解码，并在解码的过程中逐级融合低级特征，包括： 在利用跨模态注意力融合模块获取融合特征之后，将高级融合特征输入到渐进融合解码器中进行解码，并在解码的过程中逐级融合低级特征；采取三个不同维度的残差卷积模块代替单独的卷积层进行解码，具体过程如下所示： 其中RCMi·表示残差卷积模块，Cat·表示拼接操作，Ffinal·表示最终特征。

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