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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明公开了一种基于抑制干扰的伪装目标分割方法，主干网络处理单个RGB图像，提取其从低级到高级的M个不同层级的特征图；TLISM对最高层级特征图中潜在目标物体进行定位，生成初始位置图；在2至M‑1层级的特征图和初始位置图基础上，M‑2个IRFSM逐步发现和消除假阳性和假阴性干扰，准确识别伪装目标；CRM预测准确识别的伪装目标的伪装程度和排名。本发明将干扰的概念引入伪装目标分割任务，并开发了一种新的抑制干扰策略来进行干扰的发现和去除，可以实现对伪装目标的精确分割。
主权项：1.一种基于抑制干扰的伪装目标分割方法，利用伪装目标分割网络实现，所述网络利用ResNet-50作为主干网络，该主干网络由M个层级的特征提取模块，第2至M-1个特征提取模块分别通过CBR连接一个IRFSM，第M个特征提取模块通过CBR连接TLISM；TLISM的输出连接第M-1个特征提取模块对应的IRFSM，第3至M-1个特征提取模块对应的IRFSM的输出分别连接其前一个特征提取模块对应的IRFSM；第2个特征提取模块对应的IRFSM的输出经过上采样模块连接CRM模块；其中M≥5，IRFSM为目标定位与初始分割模块，IRFSM为去除干扰和精细化分割模块，CRM为伪装程度排序模块；其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：1主干网络处理单个RGB图像，提取其从低级到高级的M个不同层级的特征图；2TLISM对最高层级特征图中潜在目标物体进行定位，生成初始位置图；3在2至M-1层级的特征图和初始位置图基础上，M-2个IRFSM逐步发现和消除假阳性和假阴性干扰，准确识别伪装目标；4CRM预测准确识别的伪装目标的伪装程度和排名。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种基于抑制干扰的伪装目标分割方法
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