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申请/专利权人：安徽理工大学
摘要：本发明涉及一种基于注意力机制和特征增强的伪装目标检测方法。包括如下步骤：以ResNet50为骨干网络提取伪装物体图像的多个层次的特征；将从骨干网络中提取的特征输入到多尺度特征聚合模块中以捕获不同尺度下的上下文信息；利用高层语义信息从全局角度定位伪装目标，将第四和第五层特征通过目标聚焦模块来实现伪装目标的初步定位；利用注意力细化模块将多尺度特征聚合模块输出的特征与目标聚焦模块输出的特征进行整合，有效的融合不同层次的特征；加权二值交叉熵损失和加权交并比损失作为该伪装目标检测方法的损失函数来训练模型。本发明进一步提高了在不同复杂场景下检测伪装目标的效果。
主权项：1.一种基于注意力机制和特征增强的伪装目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1以ResNet50为骨干网络提取伪装物体图像的多个层次的特征f1、f2、f3、f4和f5；步骤2将特征fi，i∈{2，3，4，5}输入到多尺度特征聚合模块MFAM中，利用设计的三分支结构来捕捉不同尺度下的上下文信息；步骤3通过目标聚焦模块TFM利用通道注意力分支来实现伪装目标的初步定位；步骤4利用注意力细化模块ARM将多尺度特征聚合模块输出的特征与目标聚焦模块输出的特征进行整合，从通道和空间两个维度进一步挖掘目标位置信息和突显伪装目标；步骤5利用加权二值交叉熵和加权交并比损失共同来训练模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽理工大学 一种基于注意力机制和特征增强的伪装目标检测方法
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