光电工程

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Model	MAE	F_β	S_m	ωF_β	Params/MB	GFLOPs
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一种低光图像显著性目标检测的CNN-Transformer混合模型

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张航 , 魏英姿 ^*^,^* , 于聚壮

光电工程 | 研究论文 2026,53(3): 250269-1

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光电工程 |研究论文 2026 , 53 (3) : 250269 -1

一种低光图像显著性目标检测的CNN-Transformer混合模型

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张航(2001-)，男，硕士研究生，主要研究方向为图像处理。E-mail：h19862129328@126.com h19862129328@126.com

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魏英姿(1973-)，女，硕士研究生导师，教授，主要研究计算机视觉、数据挖掘、智能系统等。E-mail：wings_syit@126.com wings_syit@126.com

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魏英姿(1973-)，女，硕士研究生导师，教授，主要研究计算机视觉、数据挖掘、智能系统等。E-mail：wings_syit@126.com wings_syit@126.com

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张航, 魏英姿^*^,^*, 于聚壮

作者信息

沈阳理工大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳 110159

通讯作者:

魏英姿，wings_syit@126.com

作者简介:

作者贡献

张航：实验数据的收集和分析，论文构思和撰写；魏英姿：负责方法的改善及设计、论文审核与最终修订；于聚壮：实验的设计及数据整理和分析。

张航(2001-)，男，硕士研究生，主要研究方向为图像处理。E-mail：h19862129328@126.com h19862129328@126.com

魏英姿(1973-)，女，硕士研究生导师，教授，主要研究计算机视觉、数据挖掘、智能系统等。E-mail：wings_syit@126.com wings_syit@126.com

A low-light image saliency detection method based on a CNN-Transformer hybrid architecture

Hang Zhang, Yingzi Wei, Juzhuang Yu

Affiliations

School of Information Science and Engineering, Shenyang Ligong University, Shenyang, Liaoning 110159, China

Corresponding Author:

wings_syit@126.com

出版时间: 2026-03-25 doi: 10.12086/oee.2026.250269

文章导航

摘要

收起

针对低光照环境下显著性目标检测面临的图像质量退化、暗区噪声及低对比度等挑战，提出一种CNN-Transformer双流混合编码器-解码器模型(dual-stream hybrid network, DSHNet)。采用非对称双分支架构，以融合CNN多尺度局部特征提取能力与Transformer全局建模优势。首先，采用多层次特征提取策略分别从CNN和Transformer模块中提取特征，通过全局-局部特征协同建模，将同尺度不同分支特征两两交叉递阶完成双向融合。其次，设计通道与空间特征增强模块，经过特征变换和通道压缩优化，再做多分支特征融合。最后，采用Focal Loss+Dice Loss联合损失函数聚焦难样本和优化区域重叠，解决边界模糊的问题。在自建复杂目标数据集LlSOD及标准数据集上进行实验验证，DSHNet较同类混合模型ABiUNet参数量降低23%，在LlSOD数据集上F-measure、S-measure和加权F-measure分别达到91.2%、83.7%和87.2%，可有效应用于低光图像显著性检测任务。

关键词

显著性检测 / 低光图像 / CNN / Transformer模型 / 混合架构

Abstract

收起

Objective

Salient Object Detection (SOD) is difficult in low-light conditions. The images often suffer from poor quality, heavy noise in dark areas, and low contrast. These issues make it hard for models to detect objects accurately and reliably. Current methods mostly rely on single-mode features. These methods cannot capture complex information in low-light images. This is especially true when light is uneven or local details are lost. Therefore, this study proposes an efficient and robust hybrid model. We combine the strengths of Convolutional Neural Networks (CNNs) and Transformers. Our goal is to improve detection performance and overcome the limits of traditional methods in the dark.

Methods

This study proposes a Dual-Stream Hybrid Network (DSHNet) based on a hybrid CNN-Transformer architecture, which adopts an asymmetric dual-branch encoder-decoder lightweight structure to make up for the defects of the existing hybrid models in low-light image processing, such as inflexible multi-scale image processing and low feature fusion efficiency. DSHNet combines two main strengths: first, CNNs extract local features at multiple scales with shallow convolution suppressing noise interference caused by uneven illumination and deep convolution capturing fine-grained texture features; second, Transformers provide powerful global modeling with self-attention mechanism breaking the bottleneck of modeling long-distance dependence between target pixels in low-light images. The model uses a multi-level strategy to extract features from both the CNN and Transformer modules, then adopts a global-local synergy method to realize cross-hierarchical bidirectional fusion of features from different branches at the same scale, solving the problem of information loss in multi-scale feature fusion. We also designed a Channel Spatial Attention Enhancement Module (CSAEM), which dynamically fuses channel-spatial attention and channel recalibration, and uses a 1×1 convolution layer to learn the weighted coefficient to adaptively balance channel and spatial attention, realizing explicit perception of edge structures and effectively suppressing background noise in low-light images. In the encoding stage, the Efficient Spatial Reduction Attention (ESRA) module is applied step by step to Transformer features, compressing the keys and values in multi-head self-attention through convolution operations and introducing the DropKey mechanism to reduce the number of model parameters and computational complexity while avoiding over-focus on local areas. We also adopt an overlapping patch embedding strategy and embed depth convolution in the feedforward network to enhance the continuity of local features and avoid the dilution effect of fixed position encoding on dark area features. In the decoding stage, we use a two-stage hierarchical design with a coarse-grained decoding branch restoring the spatial resolution of global semantic features and a fine-grained decoding branch refining the dark texture and local contrast, and deploy saliency prediction heads at six feature stages with a deep supervision strategy to realize gradient backpropagation from coarse to fine and strengthen the boundary constraints of dark area targets. Finally, we use a combined loss function of Focal Loss and Dice Loss. This helps the model focus on difficult samples and improves area overlap, effectively solving the issue of unclear boundaries caused by severe imbalance between foreground and background in low-light scenes.

Results and Discussions

To verify the effectiveness of DSHNet, we constructed a complex low-light scene mixed dataset LlSOD, which includes 3960 images and corresponding binary masks by screening and mixing LLVIP and YLLSOD datasets with NIQE greater than 6.78 and labeling with Labelme. Experimental validation was conducted on LlSOD and standard datasets including RGB252, RGBD-385, RGBT-621 and VI-789, with experimental configuration set as 50 training epochs, initial learning rate of 5e-5, poly learning rate strategy with power=0.9, weight decay of 1e-4 and batch size of 4. Ablation experiments on the LlSOD dataset show that the introduction of the lightweight CNN branch only increases 0.3M parameters, while the F-measure is increased by 5.2% and MAE is reduced by 2.4% compared with the single Transformer branch; the CSAEM dual-branch enhancement module further reduces MAE to 0.093 and increases F-measure to 0.901, which verifies that the synergy of channel and spatial attention is superior to a single attention mechanism. Comparative experiments show that DSHNet is much lighter than the similar hybrid model ABiUNet, reducing the number of parameters by 23% (only 26.1MB). On the LlSOD dataset, it achieved high scores: 91.2% for F-measure, 83.7% for S-measure, and 87.2% for weighted F-measure, which are 5.4%, 5.7% and 4.8% higher than the YLLSOD model dedicated to low-light image SOD respectively. In the generalization performance test on standard datasets, DSHNet achieved 0.021 MAE and 0.852 F-measure on RGB252, 0.037 MAE and 0.907 F-measure on VI-789, and even showed competitive performance on dual-modal datasets RGBD-385 and RGBT-621 without introducing additional modal data, with 0.850 F-measure on RGBD-385 and 0.854 F-measure on RGBT-621, which proves that the global-local feature fusion of DSHNet can simulate multi-modal information interaction and has strong robustness. Visual comparison results show that DSHNet can stably realize object positioning and segmentation in various low-light scenes such as backlight, indoor night and outdoor night, effectively solving the problems of foreground and background segmentation difficulty and inaccurate object positioning faced by most methods in low-light environments.

Conclusions

In conclusion, DSHNet successfully solves key problems in low-light object detection such as difficult balance between global modeling ability and computational efficiency, difficulty in considering global information and local detail features, and overlap between multi-scale feature fusion and low-light noise. It combines the advantages of both CNNs and Transformers, and realizes the lightweight design of the model on the premise of improving detection performance. The results prove that our model is both lightweight and powerful, and provides a new effective approach for single-modal low-light image saliency detection. In the future, we will continue to optimize the model structure, further reduce the computational complexity of the model while maintaining detection accuracy, and plan to explore more real-world applications such as autonomous driving and security monitoring to promote the engineering transformation and application of this technology.

Key words

saliency detection / low-light images / CNN / Transformer / hybrid architecture

引用本文

张航, 魏英姿, 于聚壮. 一种低光图像显著性目标检测的CNN-Transformer混合模型. 光电工程, 2026 , 53 (3) : 250269 -1 . DOI: 10.12086/oee.2026.250269

Hang Zhang, Yingzi Wei, Juzhuang Yu. A low-light image saliency detection method based on a CNN-Transformer hybrid architecture[J]. Opto-Electronic Engineering, 2026 , 53 (3) : 250269 -1 . DOI: 10.12086/oee.2026.250269

正文

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1　引　言

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低光场景下的显著目标检测(salient object detection, SOD)在自动驾驶、安防监控、夜间摄影等领域中具有广泛应用价值^[1-2]。现有的单模态显著性目标检测算法主要关注模型设计中的特征集成，未能综合分析图像本身所蕴含的特征信息^[3-4]。双模态(RGB-D或RGB-T) SOD模型融合热成像数据和深度信息，在低光图像中的检测性能有所增强，但引入新的模态数据往往会增加软、硬件成本^[5-6]。因此，低光场景单模态显著性检测研究仍具有广泛应用价值。

在低光照条件下实现SOD高精度检测，不仅需要捕捉暗区中极易丢失的微弱边界信息，还需建立全局光照分布的时空关联性。文献[7]提出了一种无源领域自适应(source-free domain adaptation, SFDA)方法，将正常光照图像源域下训练的模型知识迁移至低光照条件图像目标域。文献[8]提出了一种自适应前景聚焦算法，采用分离-学习-融合策略，加强对前景焦点特征的提取能力和对背景细节信息的保留能力，改善图像前景目标尺度差异大导致的漏检问题。文献[9]为丰富图像边缘细节信息，利用图像的像素值分布进行自适应分段线性变换，提升图像细节信息。文献[10]利用图像自适应增强网络与传统目标检测网络相结合，减少低光目标检测过程中的漏检现象。文献[11]利用特征残差块(feature residual block, FRB)和特征金字塔结构提取语义特征，同时利用联合序列和空间的自注意力机制实现对焦堆栈图像序列特征的增强与融合。文献[12]使用聚焦模块和定位模块来准确定位和增强不同层次的特征表达式，通过边缘细化模型进一步生成清晰的边界线索和最终的精细显著性图。卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)固有的局部感受野特性只能提取局部邻域特征，导致无法准确区分暗区中的物体轮廓。Transformer在全局关系建模方面的优势，有利于低光图像中显著目标的精确定位。文献[13]构建了一个层次式的自适应交互超像素引导的Transformer去噪网络，通过超像素分割引导的方式，提升窗口内局部特征的表达力，在通道维度上增强了空间特征的关联性。文献[14]通过自适应特征融合级联Transformer增强模型对细节的捕捉能力。文献[15]提出LFSepNet，利用Transformer的自注意力机制进行全局建模，更全面地整合低光图像中的信息。文献[16]将Transformer和DenseNet相结合组成双分支网络，提高模型对细小目标的感知能力。文献[17]通过将Transformers集成到CNN架构中，来模拟人类视觉特征，有效缓解CNN在低光条件下易受局部噪声干扰的问题。文献[18]提出了一种双分支多尺度融合的Encoder-Decoder网络结构，利用多尺度融合模块实现多目标语义分割，解决目标遮挡和重叠问题。文献[19]用混合级联CNN-Transformer架构作为特征提取的编码器，充分利用了两者在捕获局部细节和建模全局依赖关系方面的优势，但仍存在特征融合效率低的问题。

在低光图像中，目标边界因噪声和低对比度变得模糊，传统CNN的局部感受野难以捕捉微弱边缘信息，而全局建模Transformer可弥补这一缺陷，突破局部感受野限制是提升低光检测性能的关键^[20]。将CNN和Transformer模型的双分支特征进行融合后，仍存在较多问题，如全局建模能力与计算效率相互影响，图像全局信息与局部细节特征难以兼顾，多尺度特征融合与暗光噪声相互重叠。因此，本文利用Transformer全局建模能力和CNN表示学习能力，设计用于低光图像检测的双边非对称编码器-解码器的轻量化结构。具体思路如下：

1)研究采用Transformer作为主干网络进行全局语义上下文信息提取，同时采用轻量级CNN作为局部编码器，利用全局-局部特征融合策略实现局部特征和全局信息的结合，解决低光条件下目标模糊、边界不清的问题。

2)重新构建编码器，采用Swin Transformer滑动窗口设计，移除固定大小的位置编码，并在每级Transformer特征上添加空间压缩注意力模块进行特征变换和空间缩减，以此降低模型的参数量和计算复杂度。

3)设计通道与空间注意力增强模块，利用自适应通道加权，在光照不均或图像较暗时，抑制背景噪声，增强对有效特征的关注，以提高低光检测性能鲁棒性。

4)在解码阶段，采用两阶段层次式设计，利用多尺度特征进行特征提取和解码，通过逐层融合与插值上采样，缓解低光图像下边缘模糊的问题，以增强结构细节还原与语义一致性。

2　CNN-Transformer混合模型轻量化网络设计

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在融合CNN和Transformer特征方面，现有研究通常采用编码器-解码器架构，引入CNN编码路径作为Transformer编码路径的补充，可以缓解Transformer过度关注全局特征的缺陷，为显著性检测任务带来了新的生机，但这种方法并不适用于复杂低光场景。低照度环境图片多个目标显著性具有复杂性和多变性，图像全局信息与局部细节特征难以兼顾，多尺度特征融合与暗光噪声相互重叠，全局建模能力与计算效率相互影响仍是待解决的问题。

对照非对称双边U-net模型(ABiU-Net)网络结构^[20]，本文提出双流混合网络DSHNet模型双边非对称编码器-解码器轻量化结构。与已有编码器-解码器架构对比，图1为不同编码器-解码器架构。其中，图1(a)为基本的Hyper column架构，其通过多尺度特征拼接增强细节，但计算冗余大^[21]；图1(b)为U-shape架构，其通过跳跃连接保留空间信息，但全局建模能力弱^[22]；图1(c)为深度监督显著性检测网络(deeply supervised salient object detection Network，DSS)架构^[23]，其在局部特征学习和细节保留上表现突出，但在计算效率与全局上下文建模上难以平衡性能与实用性；图1(d)为ABiU-Net双边特征融合编码器-解码器U-Net架构，其在处理图像时采用固定到小的位置编码，导致处理多尺度图像时不灵活；图1(e)为本文提出的DSHNet双边非对称编码器-解码器架构，与ABiU-Net相比，采用轻量化的Transformer编码架构，使不同分支特征递阶执行双向融合，解决了ABiU-Net处理多尺度图像时不灵活的问题，适应多种尺度的图像。

3　低光图像SOD检测的双流混合网络DSHNet

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在低光图像显著性检测任务中，由于特征退化，使图像特征上下文相关性很难被感知，极易丢失微弱边界信息。因此，本文在经典骨干网络Transformer模型中，通过自注意力机制建模全局特征关联，并利用堆叠式多头注意力突破低光图像中目标像素间长距离依赖的建模瓶颈，解决光照不足导致的全局语义断裂问题。采用CNN多种层次的卷积核，提取低光图像中的局部特征。通过浅层卷积运算抑制光照不均匀引起的噪声干扰，深层卷积多尺度感受野则用于捕获细粒度纹理特征。在CNN-Transformer混合模型双分支特征提取框架下，构造双流混合网络DSHNet，主要由混合编码器、特征增强模块、解码器、显著性预测头四部分组成，DSHNet网络模块如图2所示，其中：W、H、C分别表示特征图的宽度、高度以及通道数。为解决多尺度特征融合过程中信息损失问题，使用全局-局部特征融合策略(global-local fusion module, GLFM)^[24]接收不同分支的特征作为输入，通过其内部卷积、归一化层和激活函数，实现高效特征融合。同时高效空间压缩注意力模块 (efficient spatial reduction attention, ESRA)^[25]被逐级应用于Transformer特征，通过特征变换与空间降维操作提升计算效率。在解码阶段，通道与空间注意力增强模块(channel spatial attention enhancement module, CSAEM)强化暗区边缘特征后，将处理后的全局特征和局部特征融合送入显著性预测头(predictor module, PM)，再利用深度监督策略进行最后预测。

3.1　构建混合编码器结构

利用CNN和Transformer相结合的方法，重新构建编码器。在编码阶段，首先利用四级金字塔视觉转换器(pyramid vision transformer, PVT)^[26]作为特征提取器，通过多个自注意力层探索目标空间关系。其次，引入6级轻量化CNN编码路径，作为局部特征编码器，利用深度可分离卷积与空间注意力构建特征提取单元，通过动态通道校准增强模块，使低照度区域的特征产生响应，避免牺牲局部相关性。最后，在编码器的四个特征尺度上建立双向融合机制，使信息充分交流，将同尺度Transformer特征与CNN特征进行双流融合，图3为全局-局部特征融合结构。

在预处理时，对双分支特征，各自进行1×1卷积和Sigmoid归一化，生成标准化特征。然后，Transformer特征经卷积生成查询(query, Q)，将CNN特征同时作为键(key, K)和值(value, V)，然后作点积运算Q·K，计算注意力权重，再对V进行加权融合，实现全局信息对局部特征的调制。类似的，将CNN特征作为查询，将Transformer经卷积生成的特征作为键和值，实现局部信息到全局信息的交流。最后，同步执行上述双路径交互后，通过1×1卷积整合特征，最终输出融合全局-局部信息的增强表征。

3.1.1　空间压缩注意力模块ESRA

由于低光场景存在低光噪声引发的特征污染，暗光区域常常出现漏检以及背景混淆等问题。在低光条件下，如果直接堆叠轻量级卷积进行局部特征提取，会导致高分辨率特征映射出现严重的计算冗余与几何失真。如果沿通道维度拼接CNN与Transformer的输出特征，会因特征流差异引发特征空间错位与语义冗余。为解决上述问题，利用ESRA模块在每级Transformer特征上执行特征变换和空间缩减，图4为加入ESRA后的PVT网络的各阶段stage i结构。ESRA通过使用卷积操作压缩多头自注意力(multi-head self-attention, MHSA)中的键和值，可大幅降低模型参数量和计算复杂度，缓解过拟合问题。ESRA与自注意力的区别在于，ESRA增加了键值压缩运算和DropKey操作。

输入特征图

$ {\boldsymbol{X}}\in {\mathbb{R}}^{C\times H\times W} $

经过卷积操作，可将MHSA中的键和值压缩到更小的维度，从而减少参数量，实现轻量化计算。DropKey机制对注意力权重进行随机丢弃，从而约束注意力分布，避免过度关注局部区域。查询Query保持原始分辨率，即

$ {\boldsymbol{Q}}={\boldsymbol{X}}{{\boldsymbol{W}}}_{{{Q}}} $

，其中

$ {{\boldsymbol{W}}}_{Q}\in {\mathbb{R}}^{C\times d} $

，

$ d $

代表

${\boldsymbol{Q }} $

的通道维度。键和值做增强降采样，

$ {\boldsymbol{K}} = {\boldsymbol{X}}^{\prime} {\boldsymbol{W}}_K$

$ {\boldsymbol{V}} = {\boldsymbol{X}}^{\prime} {\boldsymbol{W}}_V$

，将X经过一次卷积后，降采样后的特征表示为

${\boldsymbol{X}}^{\prime} \in \mathbb{R}^{B \times N^{\prime} \times C}$

，其中

$ B $

表示批次大小，

$ C $

代表特征图的通道数，

$ N^{\prime}=N / s^2 $

，

$ s $

为降采样因子。计算注意力后，再通过线性变换恢复输出的通道维度，其过程可表示为

$ { Attention }({\boldsymbol{Q}}, {\boldsymbol{K}}, {\boldsymbol{V}})= S oftmax \left(\frac{{\boldsymbol{Q}} {\boldsymbol{K}}^{\mathrm{T}}}{\sqrt{d}}\right) {\boldsymbol{V}}\;, $

(1)

$ { Output }={Attention}({\boldsymbol{Q}}, {\boldsymbol{K}}, {\boldsymbol{V}}) {\boldsymbol{W}}_{\mathrm{O }}\;.$

(2)

3.1.2　重叠补丁和卷积嵌入前馈网络

图像数据属于非重叠块序列，如果使用不同模型对图像子块直接处理会在一定程度上破坏图像的局部连续性，影响暗区微弱信号的连续性检测。低光图像中光照分布不均匀，固定位置编码可能引入噪声。需要利用不同模型分支的功能优势，同时维持性能和计算复杂度之间的平衡，参考Swin Transformer^[27]，采用重叠补丁嵌入(overlapping patch embedding)策略对图像进行序列化，按50%重叠率进行窗口划分，利用零填充位置编码再作卷积运算，摒弃固定大小的位置编码，增强局部特征连续性，避免固定编码对暗区特征的稀释效应。如图5所示，在前馈网络中的第一个全连接层和激活函数之间添加填充大小为1的3×3深度卷积DwConv，为重叠补丁嵌入模块示意图。在保持全局优秀建模的同时，提升低光场景下的局部特征保真度、特征融合质量和计算效率，以实现性能-复杂度的优化平衡。

3.2　双边解码器结构

采用多层级监督与噪声抑制策略，设计双边解码器架构，其中Transformer解码器分支利用全局语义关联特征解码显著物体的位置信息，CNN解码器则专注于精细化复原暗部纹理与局部对比度。粗粒度解码分支(Decoder1)以Transformer编码特征为引导划分为四个阶段，通过特征金字塔(feature pyramid network，FPN)上采样逐步恢复空间分辨率。每阶段通过(双线性上采样+跳跃连接+混合注意力融合)逐步恢复空间细节，最终生成粗粒度显著图作为中间监督。细粒度解码分支 (Decoder2)以CNN编码特征为输入，采用6级渐进式解码架构，融合当前层解码特征与Decoder1对应阶段的中间特征实现多尺度特征聚合。

引入深度监督策略，在解码器的6个特征阶段部署显著预测头(PM)，如图6所示为PM显著目标预测模块，该模块主要由一系列1×1、3×3和1×1的卷积层构成，并引入Sigmoid激活函数以增强特征表示。在经过双分支网络(包含全局和局部特征)处理后，得到由多个通道与空间注意力增强模块 (channel and spatial attention enhanced module, CSAEM)输出特征强化的特征图，以此实现从粗到细的梯度反向传播，强化暗区目标的边界约束。

3.2.1　通道与空间注意力增强模块CSAEM

传统卷积神经网络在处理光照不均匀图像时，受不同尺度、形状和方向特征影响，容易陷入过度关注局部信息，导致特征辨别力降低。考虑到低光图像的亮度降低发生在原始RGB空间中，为提升特征表达能力，设计CSAEM双分支模块进行增强，图7为双分支增强模块。通过动态加权融合通道-空间注意力(channel-spatial attention, CSA)和通道重标定(squeeze-and-excitation, SE)^[28]，利用SE增强高频特征通道，然后再结合CSA实现对边缘结构的显式感知，加权系数α通过1×1卷积层学习，使模型自适应平衡通道与空间注意力。

设输入特征图为

$ {\boldsymbol{X}}\in {\mathbb{R}}^{C\times H\times W} $

，形状为(B,C,H,W)，先通过卷积层提取特征，可表达为

$ {\boldsymbol{F}}=\sigma(P * {\boldsymbol{X}}+b)\;, $

(3)

式中：P和b分别表示卷积核权重和偏置；

$ \mathrm{*} $

表示卷积操作；

$ \sigma \left(\cdot \right) $

表示ReLU激活函数。输入特征图同时流经两个并联分支，其中CSA分支结合平均池化和最大池化特征进行通道与空间注意力建模，使用注意力加权抑制无关通道，通过Sigmoid函数得到每个空间位置权重系数。过程可表示为

$ {\boldsymbol{M}}_{\mathrm{c}}=\sigma(M L P(G A P({\boldsymbol{F}}))+M L P(G M P({\boldsymbol{F}}))) \;,$

(4)

$ {\boldsymbol{M}}_{\mathrm{s}}=\sigma\left(C\left({Cat}\left[{Avg}\left({\boldsymbol{F}}_{\mathrm{c}}\right), {Max}\left({\boldsymbol{F}}_{\mathrm{c}}\right)\right]\right)\right) \;,$

(5)

$ {\boldsymbol{F}}_{{\mathrm{c s a}}}={\boldsymbol{M}}_{\mathrm{s}} \otimes\left({\boldsymbol{M}}_{\mathrm{c}} \otimes {\boldsymbol{F}}\right) \;,$

(6)

式中：

$ \sigma $

为Sigmoid函数；

$ \otimes $

表示按通道逐元素乘法；

$ \mathit{M}_{\mathrm{c}}\mathit{、M}\mathrm{_s} $

分别为通道和空间注意力输出。SE分支对每个通道进行压缩，后经一个带激活的双层连接网络MLP，实现通道维度的自适应特征重标定，此过程可表示为

$ {\boldsymbol{M}}_{{\mathrm{s e}}}=\sigma\left({\boldsymbol{W}}_2 \cdot \delta\left({\boldsymbol{W}}_1 \cdot {GAP}({\boldsymbol{F}})\right)\right)\;, $

(7)

$ {\boldsymbol{F}}_{{\mathrm{s e}}}={\boldsymbol{M}}_{{\mathrm{s e}}} \otimes {\boldsymbol{F}}\;, $

(8)

式中：

$ {{\boldsymbol{W}}}_{1}\in {\mathbb{R}}^{\tfrac{C}{r}\times C},{{\boldsymbol{W}}}_{2}\in {\mathbb{R}}^{C\times \tfrac{C}{r}} $

是两个全连接层的权重，

$ r $

为通道压缩率；

$ \delta $

表示MLP层中ReLU激活函数；权重向量

$ {{\boldsymbol{M}}}_{{\mathrm{se}}} $

表示每个通道的重要性。SE模块通过显示通道依赖建模增强前景目标相关通道的相应强度，CSA通过双池化策略保证通道敏感性。随后利用融合平均池化与最大池化后的空间权重图突出显著性目标的高响应区域，与SE的通道优化互补，实现对边缘结构的显式感知，可表示为

$ {{\boldsymbol{F}}}_{\mathrm{attn}}=\alpha \cdot {\boldsymbol{F}}_{{\mathrm{s e}}}+(1-\alpha) \cdot {\boldsymbol{F}}_{{\mathrm{c s a}}} \;,$

(9)

式中：

$ \alpha $

代表加权融合系数。空间-通道注意力通过动态加权强化低光目标区域的特征响应，在低对比度条件下增强显著目标的特征辨别能力，通道重标定通过抑制噪声通道、增强高频特征通道，提升边缘区域的显著性响应。

3.3　联合损失函数

由于低光场景中前景与背景类别严重不平衡，使用标准的二分类交叉熵损失函数会因负样本背景部分主导梯度更新，模型预测偏向背景区域，使分割效果较差。为此，使用Focal Loss和 Dice Loss联合损失函数。Focal Loss 通过聚焦于难分类样本(如边缘、弱对比区域)来增强模型对关键区域的关注，Dice Loss 则通过优化预测结果与真实标签的重叠度，提升整体显著区域的结构完整性。计算联合损失函数

$ {L}_{{\mathrm{loss}}} $

、

$ {L}_{F} $

、

$ {L}_{{\mathrm{FL}}} $

、

$ {L}_{{\mathrm{Dice}}} $

分别为

$ L_{\mathrm{F}}=\left(y_n \cdot \ln \left(x_n\right)+\left(1-y_n\right) \cdot \ln \left(1-x_n\right)\right) \;,$

(10)

$ L_{{\mathrm{F L}}}=-\dfrac{1}{N} \displaystyle\sum_{n=1}^N\left[\left(1-p_{\mathrm{t}}\right)^\gamma \cdot L_F\right]\;, $

(11)

$ L_{\text {Dice }}=1-\dfrac{2 \times \mid { Pred } \cap { Label } \mid}{\mid { Pred } \cup { Label } \mid}\;, $

(12)

$ L_{\text {loss }}=\alpha \cdot \mathrm{L}_{{\mathrm{F L}}}+(1-\alpha) \cdot L_{\text {Dice }} \;,$

(13)

式中：

$ {y}_{n} $

为真实值，

$ {y}_{n}=\left\{\mathrm{0,1}\right\} $

；

$ {x}_{n} $

表示预测结果，

$ {x}_{n}= \left\{\mathrm{0,1}\right\} $

；

$ {p}_{{\mathrm{t}}} $

是模型对真实类别的预测概率；

$ \gamma $

为调节因子；

$ Pred $

为DSHNet网络的预测图像；

$ Label $

为真值图像。

在低光场景中，显著目标边缘因噪声和对比度低成为难样本，Focal Loss通过调节因子

$ {\left(1-{p}_{{\mathrm{t}}}\right)}^{\gamma } $

对难易样本赋予不同权重，提升边界分割精度。Dice Loss对孤立噪声点不敏感，鼓励模型学习全局结构而非局部像素，减少空洞和离散预测，改善交叉熵损失导致的预测结果碎片化。

4　实验与分析

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4.1　构造复杂场景混合数据集

为了验证方法的有效性，构建低光场景混合数据集。数据集构建以场景真实性、视角关联性、应用导向性为核心原则，在核心场景选取上，聚焦实际生产生活中的复杂低光环境。根据对各类数据集的整理和评估，本文决定以LLVIP^[29] 为基础来构建数据集。LLVIP包含15488对可见-红外图像，使用海康威视ds-2td8166bjzfy-75h2f/v2双目相机平台，由真实的低光环境拍摄的视频截取所得，涵盖24个不同的夜晚场景和2个白天场景。去除缺乏显著性目标与大量连续帧后，使用自然图像质量评估器(natural image quality evaluator，NIQE)进行筛选，最终选择NIQE大于6.78的图片1500张。为保证数据的多样性，将LLVIP的筛选图片与YLLSOD^[30]数据集中的数据混合，选用领域内通用图像标注工具Labelme，秉持准确性、样本多样性等原则进行标注，构建LlSOD数据集，包含3960张图片与其对应的二值掩码，数据样例如图8所示。

4.2　实验数据集及配置

在自建LlSOD数据集以及标准测试数据集RGB-252、RGBD-385、RGBT-621、VI-789等多个数据集做测试，包括多种场景与不同光照条件的图像。实验硬件条件为AMD Ryzen9 7845HX CPU处理器、NVIDIA GeForce RTX 4060 8 G GPU显卡。软件环境为CUDA 11.8、torch 2.0.1、python 3.8。设置训练epoch为50，参考同类模型40~60轮常规范围，适配DSHNet轻量化结构，平衡收敛效果与训练成本，规避过拟合。初始学习率设置为5e-5，适配Transformer模块对学习率的敏感性与Adam优化器自适应特性，稳定更新参数。poly学习率策略(power=0.9)，实现学习率缓慢非线性衰减，保留后期微调能力，避免梯度震荡，提升边界分割精度与特征融合稳定性。权重衰减为1e-4，可抑制模型过拟合。批次大小4，小批次训练可提升梯度更新的随机性，并避免因混合架构的特征图计算导致的显存溢出。

4.3　实验评价指标

为评估DSHNet性能，采用以下评价指标：F-measure (

$ {F}_{\beta } $

)、平均绝对误差(MAE)、加权F-measure (

$ \omega {F}_{\beta } $

)、S-measure (

$ {S }_{{\mathrm{m}}} $

)、参数量(Params)、浮点运算数(Flops)。Params指的是模型中需要学习的参数的数量，能反映模型参数的内存占用量，Flops指模型在进行推理时执行的浮点运算量。计算表达式为

$ F_\beta=\dfrac{\left(1+\beta^2\right) \times { Precision \times Recall }}{\beta^2 \times { Precision }+ { Recall }}\;, $

(14)

$ \omega F_\beta=\dfrac{\left(1+\beta^2\right) \times { {Precision}}^\alpha \times { {Recall}}^\alpha}{\beta^2 \times { {Precision}}^\alpha+{ {Recall}}^\alpha}\;, $

(15)

$ M A E=\dfrac{1}{h \times w} \displaystyle\sum_{i=1}^h \displaystyle\sum_{j=1}^{{w}}\left|{S }_{i j}-G_{i j}\right|\;, $

(16)

$ {S }_{\mathrm{m}}=\alpha \cdot {S }_{\mathrm{o}}+(1-\alpha) \cdot {S }_r\;, $

(17)

式中：

$ {F}_{\beta } $

为准确率和召回率加权和计算，

$ {\beta }^{2} $

设置为0.3，强调准确率的精度值；

$ {S }_{ij} $

为模型预测的显著图中点

$ (i,j) $

的概率值；

$ {G_{ij}} $

为真实标注中像素点

$ (i,j) $

的值；

$ {S }_{{\mathrm{o}}} $

为原始显著性图；h和w分别为图像的高、宽。MAE用来预测真值图和显著图之间的像素级平均绝对误差。

$ {S }_{{\mathrm{m}}} $

用来评估显著性检测中评估结果与真实标注之间的结构相似性。

4.4　实验结果与分析

4.4.1　消融实验

为量化验证DSHNet中双分支结构和CSAEM增强模块在网络中的实际作用，以分析不同改进方法的独立作用与交互增益，在LlSOD数据集上设计消融实验。消融实验结果如图9所示。以仅Transformer单分支作为基线模型，通过逐次添加目标模块，对比各模块对模型精度与效率的影响。第1组实验仅采用Transformer单一路径作为基线模型。在第2组实验中，加入轻量化的CNN卷积路径作为局部编码器。通过表1可以看到，在仅增加0.3 M参数的前提下显著提升了模型的特征提取能力，

$ MAE $

降低了1.4%，

$ {S }_{{\mathrm{m}}} $

提升了1.3%，这说明引入CNN分支后能明显改善在Transformer低光场景下因缺乏局部细节建模的问题。在第3、4组实验中，分别在CNN路径部分引入通道重标定SE和通道-空间注意力CSA机制。可以看到，针对低光环境中存在的特征不明显和边界不清晰的问题，单独使用SE能抑制噪声通道，

$ {S }_{{\mathrm{m}}} $

仅提升0.4%，边界模糊无明显改善；单独使用CSA能增强空间敏感区域，

$ {F}_{\beta } $

提升0.8%，

$ {S }_{{\mathrm{m}}} $

提升0.7%，但对噪声的抑制弱于SE，边缘模糊问题仍然存在，说明单一通道注意力无法解决空间维度的边缘丢失问题。第五组实验中，采用CSAEM双分支增强模块，MAE系数为0.093，降低了0.8%，

$ {F}_{\beta } $

达到了0.901，涨幅1.5%。这表明双分支注意力能协同增强语义与空间特征，对低光噪声和边缘的适应性更强，验证了通道-空间协同优于单一注意力。在第5组试验引入联合损失函数，将所有改进策略整合为DSHNet算法，整体性能达到最优，相较于结合CNN与Transformer的基线模型，

$ {F}_{\beta } $

提升2.2%，

$ {S }_{{\mathrm{m}}} $

提升2.3%。引入不同策略可在合理控制计算量的前提下，显著提升模型在低光复杂场景下的检测能力。

4.4.2　对比实验

将本文DSHNet方法与当下主流的模型进行对比，如U2Net、MVGNet、YLLSOD、CTDNet、VST、PGNet、CTIFNet、ABiUNet，单模态检测方法与本文方法实验结果对比如表2所示。在精度方面，DSHNet在LlSOD数据集上的

$ {F}_{\beta } $

与

$ {S }_{{\mathrm{m}}} $

分别达到了91.2%、83.7%，相较于同样用于低光图像显著性检测的YLLSOD模型分别提升了5.4%、5.7%，比其他模型表现更优。在计算参数量方面，本文方法相较于同样使用CNN+Transformer混合架构的ABiUNet，参数量降低了23%。在计算复杂度方面，本文方法仅比MVGNet混合架构略高，计算资源消耗仍在可接受范围内。

为了验证模型的泛化能力，采用多个模型在RGB-252、RGBD-385、RGBT-621、VI-789等多个数据集(RGBD-385、RGBT-621为双模态显著性检测数据集)上进行性能测试。表3为不同模型在多个数据集上的实验结果对比，表4为双模态显著性检测模型与本文方法实验结果对比。可以看出，与双模态数据检测模型对比，即使没有额外设备，本文方法仍然表现出较好的性能，这是由于DSHNet通过全局-局部特征融合模拟了多模态信息交互。因此，DSHNe对RGB-D多模态数据集的SOD检测也具有较好的鲁棒性。

为了更直观地展示所提方法的优点，直观比较了不同方法的显著性检测结果，如图10所示。

图10包括逆光、室内夜间和室外夜间等各种场景，包含不同类型的显著目标(大、小和多个显著目标)。大多数方法受弱光的影响，难以从背景分割前景和不准确的物体定位，导致检测精度差。相比之下，所提方法表现出更好的检测性能。总体而言，在各种弱光条件下，所提出的方法实现了稳定的物体定位和分割性能，使其比其他方法更具竞争力。

5　结　论

收起

低光图像显著性目标的全局信息与局部细节特征很难被同时检测到，低光目标的纹理特征被弱化关注，因此，将混合模型中同尺度不同分支的全局-局部特征数据进行渐进式融合，可充分发掘显著性特征数据相关性，基于上述思想提出双流混合网络(DSHNet)模型。重新构建编码器，有效解决全局建模能力与计算效率之间的矛盾问题，可实现性能-复杂度的平衡。在混合模型解码阶段，采取双线性上采样、跳跃连接和混合注意力融合多种策略，以逐步恢复空间细节，通过设计CSAEM特征增强模块，抑制噪声通道、增强高频特征，有效解决多尺度特征融合与暗光噪声相互重叠问题。DSHNet在不引入新模态数据并保持轻量化结构的前提下，体现出较好的模型性能，为本文成果的工程应用提供理论依据。

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

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2026年第53卷第3期

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doi: 10.12086/oee.2026.250269

接收时间：2025-09-08
首发时间：2026-10-22
出版时间：2026-03-25

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收稿日期：2025-09-08
修回日期：2025-11-22
录用日期：2025-11-26

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沈阳理工大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳 110159

通讯作者:

魏英姿，wings_syit@126.com

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

Experiment	Strategy		Model error, accuracy and other performance indicators
1					0.125	0.834	0.801	0.813	25.4	26.7
2	√				0.101	0.886	0.814	0.852	25.7	27.1
3	√	√			0.098	0.892	0.818	0.860	26.0	27.3
4	√		√		0.097	0.894	0.825	0.867	26.0	27.5
5	√	√	√		0.093	0.901	0.832	0.870	26.1	27.5
6	√	√	√	√	0.091	0.912	0.837	0.872	26.1	27.8

Experiment

Strategy

Model error, accuracy and other performance indicators

Computational volume

CNN

CSA

Loss

MAE

${}_{{}_\beta }$

S_m

ωF

${}_{{}_\beta } $

Params/MB

GFLOPs

0.125

0.834

0.801

0.813

25.4

26.7

√

0.101

0.886

0.814

0.852

25.7

27.1

√

0.098

0.892

0.818

0.860

26.0

27.3

√

0.097

0.894

0.825

0.867

26.0

27.5

√

0.093

0.901

0.832

0.870

26.1

27.5

√

0.091

0.912

0.837

0.872

26.1

27.8

Model	MAE	F_β	S_m	ωF_β	Params/MB	GFLOPs
U2Net	0.191	0.782	0.779	0.765	44.0	82.7
MVGNet	0.093	0.876	0.815	0.853	27.5	25.6
YLLSOD	0.110	0.858	0.780	0.824	71.4	78.2
CTDNet	0.172	0.784	0.762	0.776	11.8	7.4
VST	0.124	0.829	0.806	0.817	44.5	57.3
PGNet	0.130	0.806	0.812	0.787	72.1	76.4
CTIFNet	0.098	0.879	0.814	0.867	−	−
ABiUNet	0.100	0.889	0.806	0.867	35.8	35.2
Ours	0.091	0.912	0.837	0.872	26.1	27.8

Model

MAE

F_β

S_m

ωF_β

Params/MB

GFLOPs

U2Net

0.191

0.782

0.779

0.765

44.0

82.7

MVGNet

0.093

0.876

0.815

0.853

27.5

25.6

YLLSOD

0.110

0.858

0.780

0.824

71.4

78.2

CTDNet

0.172

0.784

0.762

0.776

11.8

7.4

VST

0.124

0.829

0.806

0.817

44.5

57.3

PGNet

0.130

0.806

0.812

0.787

72.1

76.4

CTIFNet

0.098

0.879

0.814

0.867

−

ABiUNet

0.100

0.889

0.806

0.867

35.8

35.2

Ours

0.091

0.912

0.837

0.872

26.1

27.8

Model	RGB-252		VI-789
U2Net	0.042	0.677	0.716	0.686	0.039	0.856	0.792	0.810
MVGNet	0.021	0.843	0.828	0.802	0.034	0.901	0.877	0.870
YLLSOD	0.020	0.801	0.784	0.781	0.034	0.902	0.874	0.836
CTDNet	0.038	0.667	0.733	0.652	0.041	0.816	0.814	0.805
VST	0.031	0.726	0.751	0.682	0.036	0.847	0.833	0.817
PGNet	0.035	0.707	0.730	0.673	0.049	0.838	0.846	0.776
CTIFNet	0.028	0.815	0.793	0.806	0.036	0.861	0.844	0.830
ABiUNet	0.023	0.834	0.822	0.809	0.038	0.875	0.873	0.827
Ours	0.021	0.852	0.824	0.817	0.037	0.907	0.887	0.889

Model

RGB-252

VI-789

MAE

F_β

S_m

ωF_β

MAE

F_β

S_m

ωF_β

U2Net

0.042

0.677

0.716

0.686

0.039

0.856

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0.810

MVGNet

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0.802

0.034

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0.877

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YLLSOD

0.020

0.801

0.784

0.781

0.034

0.902

0.874

0.836

CTDNet

0.038

0.667

0.733

0.652

0.041

0.816

0.814

0.805

VST

0.031

0.726

0.751

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0.036

0.847

0.833

0.817

PGNet

0.035

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0.730

0.673

0.049

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0.846

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CTIFNet

0.028

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0.793

0.806

0.036

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0.844

0.830

ABiUNet

0.023

0.834

0.822

0.809

0.038

0.875

0.873

0.827

Ours

0.021

0.852

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0.817

0.037

0.907

0.887

0.889

Model	RGBD-385		Model	RGBT-621
VST	0.094	0.751	0.746	0.723	MIDD	0.043	0.880	0.880	0.836
C2DFNet	0.123	0.729	0.698	0.670	MIA_DPD	0.043	0.871	0.885	0.824
SwinNet	0.076	0.828	0.826	0.768	CRSNet	0.042	0.878	0.879	0.843
Ours	0.071	0.850	0.835	0.806	Ours	0.063	0.854	0.851	0.829

Model

RGBD-385

Model

RGBT-621

MAE

F_β

S_m

ωF_β

MAE

F_β

S_m

ωF_β

VST

0.094

0.751

0.746

0.723

MIDD

0.043

0.880

0.836

C2DFNet

0.123

0.729

0.698

0.670

MIA_DPD

0.043

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0.885

0.824

SwinNet

0.076

0.828

0.826

0.768

CRSNet

0.042

0.878

0.879

0.843

Ours

0.071

0.850

0.835

0.806

Ours

0.063

0.854

0.851

0.829