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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：本发明公开了一种掩码引导的伪装目标图像生成方法，包括构建MGDiffusion扩散模型，其中，所述MGDiffusion扩散模型包括基于交叉注意力模块的MGUNet模型；选取COD数据集作为训练样本，训练所述MGDiffusion扩散模型得到已训练的扩散模型；利用所述已训练的扩散模型对所述COD数据集进行样本增强，得到目标训练样本；基于目标训练样本训练伪装检测模型，提升所述检测模型的检测性能；通过本发明的模型框架能够生成符合训练样本分布的高质量图像，生成的样本可以用于训练伪装检测模型，从而提高伪装目标检测模型的检测性能。
主权项：1.一种掩码引导的伪装目标图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：构建MGDiffusion扩散模型，其中，所述MGDiffusion扩散模型包括基于交叉注意力模块的MGUNet模型；选取COD数据集作为训练样本，训练所述MGDiffusion扩散模型得到已训练的扩散模型；利用所述已训练的扩散模型对所述COD数据集进行样本增强，得到目标训练样本；基于目标训练样本训练伪装检测模型，提升所述检测模型的检测性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种掩码引导的伪装目标图像生成方法
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