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摘要：本发明公开了边缘信息增强和不同层级特征融合的伪装物体检测方法，涉及伪装物体检测领域；该方法采用边缘信息增强的多级特征融合网络模型，模型包括特征搜索模块、边界引导模块、特征融合模块，方法包括以下步骤：特征搜索：基于特征搜索模块来提取检测对象的不同层级特征；边界引导：基于边界引导模块将检测对象的不同层级特征与检测对象的边缘特征进行集成；特征融合：基于特征融合模块来增强集成后的不同层级特征之间的语义相关性。本发明可以获取精确的边缘信息，更好的解决对象因周围环境的高相似度而引起的边界模糊与误判问题，进而提高伪装目标预测的准确性。
主权项：1.边缘信息增强的多级特征融合网络模型，其特征在于，包括：特征搜索模块，将金字塔视觉转换器作为骨干网络，基于注意力的特征搜索来提取检测对象的不同层级特征；边界引导模块，包括四个边界引导模块和一个基于CA注意力的边缘提取模块，将不同层级特征与基于CA注意力的边缘提取模块采集的边缘特征进行集成；特征融合模块，包括三个特征融合模块组成的循环模块和一个加入KAN卷积的特征融合模块，用于增强集成后的不同层级特征之间的语义相关性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 边缘信息增强和不同层级特征融合的伪装物体检测方法
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