有效利用多模式输入以进行准确的RGB-D显着性检测是一个引起人们兴趣的话题。大多数现有作品都利用跨模式的交互来融合RGB-D的两个流以进行中间功能的增强。在此过程中，尚未完全考虑可用深度质量低的实际方面。在这项工作中，我们的目标是RGB-D显着性检测，这对低质量的深度具有鲁棒性，这些深度主要出现在两种形式：由于噪声和对RGB的错位而导致的不准确。为此，我们提出了一种强大的RGB-D融合方法，该方法从（1）层方面受益，以及（2）三叉戟的空间，注意机制。一方面，根据深度精度，层次的注意力（LWA）学习了RGB和深度特征的早期和晚期融合之间的权衡。另一方面，三叉戟的空间注意力（TSA）汇总了更广泛的空间环境中的特征，以解决深度错位问题。所提出的LWA和TSA机制使我们能够有效利用多模式输入以进行显着检测，同时对低质量的深度进行健壮。我们在五个基准数据集上进行的实验表明，所提出的融合方法的性能始终如一要比最先进的融合替代方案更好。
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