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一种基于双重区域聚合的伪装物体检测方法 

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申请/专利权人:上海大学

摘要:本发明涉及一种基于双重区域聚合的伪装物体检测方法,方法包括:S1、获取实际待检测图像,将所述实际待检测图像输入伪装物体检测模型中,得到前景特征和背景特征;S2、前景分割分支输出前景结果特征;背景分割分支输出背景结果特征;S3、基于前景结果特征和背景结果特征确定背景预测结果和前景预测结果,将前景预测结果减去背景预测结果,得到伪装物体检测结果。与现有技术相比,本发明具有减少低级视觉特征的噪声和通过背景辅助预测以过滤属于背景但在视觉上与伪装物体相似的区域,提高预测伪装物体的准确性的等优点。

主权项:1.一种基于双重区域聚合的伪装物体检测方法,其特征在于,方法包括:S1、获取实际待检测图像,将所述实际待检测图像输入伪装物体检测模型中,所述伪装物体检测模型包括PVTV2主干网络、前景分割分支和背景分割分支,所述PVTV2主干网络输出4个不同级别的前景特征,将所述前景特征取反,得到4个不同级别的背景特征;S2、将所述前景特征输入伪装物体检测的前景分割分支,在所述前景分割分支中,所述前景特征经过缩减通道、语义指导的细化模块和背景辅助的前景区域增强子网络,所述前景分割分支输出背景增强的前景结果特征和前景预测结果;同时将背景特征输入伪装物体检测模型的背景分割分支,在所述背景分割分支中,所述背景特征经过缩减通道、语义指导的细化模块和前景辅助的背景区域增强子网络,所述背景分割分支输出前景增强的背景结果特征和背景预测结果;其中,所述背景辅助的前景区域增强子网络基于背景分割分支的背景辅助特征输出背景增强的前景结果特征,并基于前景结果特征输出前景预测结果;所述前景辅助的背景区域增强子网络基于前景分割分支的前景辅助特征输出前景增强的背景结果特征,并基于背景结果特征输出背景预测结果;S3、将前景预测结果减去背景预测结果,得到伪装物体检测结果。

全文数据:

权利要求:

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