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RGB-D图像显著性检测是在一组成对的RGB和Depth图中识别出视觉上最显著突出的目标区域。已有的双流网络,同等对待多模态的RGB和Depth图像数据,在提取特征方面几乎一致。然而,低层的Depth特征存在较大噪声,不能很好地表征图像特征。因此,该文提出一种多模态特征融合监督的RGB-D图像显著性检测网络,通过两个独立流分别学习RGB和Depth数据,使用双流侧边监督模块分别获取网络各层基于RGB和Depth特征的显著图,然后采用多模态特征融合模块来融合后3层RGB和Depth高维信息生成高层显著