三分支多层次Transformer特征交互的RGB-D显著性目标检测

RGB-D显著性目标检测是计算机视觉领域的研究任务之一,很多模型在简单场景下取得了较好的检测效果,却无法有效地处理多目标、深度图质量低下以及显著性目标色彩与背景相似等复杂场景。因此,本文提出一种三分支多层次Transformer特征交互的RGB-D显著性目标检测模型。首先,本文采用坐标注意力模块抑制RGB和深度图的噪声信息,提取出更为显著的特征用于后续解码。其次,通过特征融合模块将高层的三层特征图调整到相同的分辨率送入Transformer层,有效获取远距离显著性目标之间的关联关系和整幅图像的全局信息。然后,本文提出一个多层次特征交互模块,该模块通过有效地利用高层特征和低层特征对显著性目标的位置和边界进行细化。最后,本文设计一个密集扩张特征细化模块,利用密集扩张卷积获取丰富的多尺度特征,有效地应对显著性目标数量和尺寸变化。通过在5个公开的基准数据集与19种主流模型相比,实验结果表明:本文方法在多个测评指标上有较好的提升效果,提高了在特定复杂场景下的检测精度,从P-R曲线、F-measure曲线和显著图也可以直观看出本文方法实现了较好的检测结果,生成的显著图更完整、更清晰,相比其他模型更加接近真值图。     

基于IIC的车载多联屏通信设计方案

目前,汽车多联屏方案主机端和显示屏端的视频传输所依赖的是LVDS,控制信号和数据的传输则主要依赖于CAN或LIN通信。针对传统设计方案存在的问题,设计一种基于IIC的汽车多联屏通信设计方案。该方案利用主机端和显示屏端的视频加串和解串装置,对视频信号进行通信的同时,能够实现对基于IIC的数据和控制信号的通信,并利用加串器和解串器的硬件中断,解决IIC通讯的双向信息传递问题。在软件设计上,对基于IIC的数据信号和控制信号的传输格式进行优化,采用一定的校验算法提高数据传输的可靠性,且对于部分高速传输的数据通信增加缓冲机制,解决IIC通讯的延迟问题。此方案与传统方案相比,具有结构简单、成本低、信息传输速度快且可靠的特点。