实验室硕博连读生李恭杨的论文近期在国际顶级期刊IEEE Transactions on Image Processing(SCI 一区，IF=9.34)上发表，该论文针对RGB-D图像的显著性检测，提出了一种信息转换网络，其中，所构建的基于串联-卷积和相关-卷积的信息转换模块旨在以自适应的方式融合高层的双模态特征，而所构建的跨模态深度特征加权组合模块旨在区别对待跨模态特征并利用深度特征来有效增强RGB特征，该网络在五个公开数据集上均取得了有竞争力的性能[1]。

[1] G. Li, Z. Liu*, and H. Ling, "ICNet: Information conversion network for RGB-D based salient object detection," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 29, pp. 4873-4884, Mar. 2020. 

Link: https://github.com/MathLee/ICNet-for-RGBD-SOD ;