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申请/专利权人：南昌航空大学

摘要：本申请涉及一种基于频率分解和注意力引导的伪装性目标检测方法，通过构建伪装性目标检测模型，利用频率分解模块挖掘出伪装物体得关键性信息，通过频率特征提纯与聚合模块对高频信息和低频信息提纯和汇聚,强化低层空间不显著特征，利用注意力引导边缘增强解码器中的全局注意力和局部注意力对边缘特征进行引导生成预测图。本发明有效挖掘判别性线索，缓解目标与环境内在相似检测困难问题，并且从全局角度和局部角度增强目标边缘模糊区域，能够有效的生成更加精确边界的预测结果。

主权项：1.一种基于频率分解和注意力引导的伪装性目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：构建伪装性目标检测模型，所述伪装性目标检测模型包括Swin-Transformer特征提取网络、感受野块RFB、频率分解模块FDM、频率特征提纯与聚合模块FPAM、特征交互模块FC、ConvBlock卷积块和注意力引导边缘增强解码器AEED；所述的Swin-Transformer特征提取网络包括n个阶段stage，阶段stage用于提取不同层次的阶段特征E；所述的感受野块RFB设置有n个，n个阶段stage提取的不同层次的阶段特征E分别输入到n个感受野块RFB中进行扩大感受野，且将特征的通道维度降至统一维度dim，生成n个多分辨率特征f；所述的频率分解模块FDM设置有n个，n个多分辨率特征f分别输入n个频率分解模块FDM中，每个频率分解模块FDM分别生成具有高频信息特征h和低频信息特征l，以充分挖掘每个阶段特征判别性线索；所述高频信息特征h和低频信息特征l分别输入频率特征提纯与聚合模块FPAM进行关键信息提炼，生成高频聚合特征fh和低频聚合特征fl；所述特征交互模块FC设置为n个，所述特征交互模块FC用于结合多分辨率特征f、高频聚合特征fh或低频聚合特征fl生成交互特征fc，将低层中的有价值信息传递到高层；所述ConvBlock卷积块对感受野块RFB生成的多分辨率特征f和频率特征提纯与聚合模块FPAM输出的低频聚合特征fl进行卷积汇集和卷积融合，突出高层语义的异常区域，生成高层语义特征并输入注意力引导边缘增强解码器AEED中；所述的注意力引导边缘增强解码器AEED设置有n个，用于融合当前阶段交互特征fc以及上一阶段注意力引导边缘增强解码器AEED输出的解码特征fm或高层语义特征输出当前阶段的分割预测图并作为当前阶段的解码特征fm输入至下一阶段的注意力引导边缘增强解码器AEED中用作指导；S2：对所述伪装性目标检测模型进行训练，使用训练完毕的伪装性目标检测模型对输入图像进行检测，由第一阶段的注意力引导边缘增强解码器AEED输出的第1个阶段的解码特征作为最后的预测图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南昌航空大学 一种基于频率分解和注意力引导的伪装性目标检测方法