龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明提供了一种基于频率指导空间自适应的伪装目标检测方法，通过设计适配器从频域的角度提取和增强细节信息，使模型更加准确地捕捉伪装目标的精细特征。首先是频率引导的空间注意力模块，该模块通过动态调整频率分量使注意力更多地集中于伪装目标。在第一个模块的基础上又设计得到另外两个模块，即基于频率的细微差异挖掘模块和基于频率的特征增强模块，两者共同构成适配器，负责细微特征的提取和增强。本发明结合了来自视觉基础模型的通用知识和从下游COD任务中学到的特定任务知识，通过在频域空间自适应调整频率分量，来引导预训练基础模型在空间域更多地关注到伪装目标，在四个广泛采用的COD基准数据集上实现了最先进的性能。
主权项：1.一种基于频率指导空间自适应的伪装目标检测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：数据集准备；下载四个COD基准数据集：CHAMELEON、CAMO、COD10K和NC4K；其中，CAMO和COD10K的训练集将用于训练模型，CHAMELEON和NC4K的全部数据集、以及CAMO和COD10K的测试集将用于检测模型性能；步骤2：构建网络模型；适配器模型结构包括频率引导的空间注意力模块、基于频率的细微差异挖掘模块和基于频率的特征增强模块；步骤3：损失函数；损失函数包含加权二值交叉熵损失与加权IoU损失；整体的损失函数定义如下： ；通过计算中心像素与其周围环境之间的差值，给每个像素分配一个不同的权值，从而使难像素得到更多的关注，和分别用于形成网络上的像素约束和全局约束；将训练集中的图像输入网络模型得到预测结果，再将预测结果与真实的像素级标签计算损失函数，通过最小化损失函数来优化模型参数直到达到最大迭代次数为止，模型训练完成后，将测试集图像输入训练好的模型即可得到先进的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 基于频率指导空间自适应的伪装目标检测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号