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摘要：本发明公开了一种基于深度学习的轻量级伪装目标检测方法，该方法首先获取伪装物体图像数据集，进行预处理，并划分为训练集和测试集。其次将测试集数据输入初级特征提取网络，进行初级特征提取。然后依次通过频谱门控单元、混合注意力机制、全局信息模块、边缘感知模块、边缘引导模块，对初级特征进行强化处理。最后基于深度可分离卷积，对强化处理后的初级特征进行解码，输出检测结果。本发明充分利用图像的RGB特征与频率特征，并结合边界引导实现对伪装目标的检测。
主权项：1.一种基于深度学习的轻量级伪装目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.获取伪装物体图像数据集，进行预处理，并划分为训练集和测试集；步骤2.将测试集数据输入初级特征提取网络，进行初级特征提取；步骤3.依次通过频谱门控单元、混合注意力机制、全局信息模块、边缘感知模块、边缘引导模块，对初级特征进行强化处理；步骤4.基于深度可分离卷积，对强化处理后的初级特征进行解码，输出检测结果。
全文数据：
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百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于深度学习的轻量级伪装目标检测方法
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