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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及伪装图像技术领域，尤其涉及基于尺度特征和类型特征注意力的伪装目标检测方法，包括采集伪装图像；使用ResNet50提取伪装图像的不同尺度特征，使用SFA模块融合不同尺度的特征图，并加入联合注意力机制探索通道和空间维度中值得关注的部分；利用TFA模块将CNN和CapsNet处理后的特征输入交互式VisionTransformer，将两种特征进行交互，实现对比度与物体整体性融合；利用CFIU模块对步骤三的交互特征进行分组，并使用迭代方法得到STANet网络。本发明将CNN和CapsNet结合，解决现有方法在进行伪装图像识别性能不佳的问题。
主权项：1.基于尺度特征和类型特征注意力的伪装目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集伪装图像；步骤二、使用ResNet50提取伪装图像的不同尺度特征，使用SFA模块融合不同尺度的特征图，并联合注意力模块接收加权特征计算空间注意力和通道注意力，从而优化特征的表示能力和感知范围，得到优化后的特征；步骤三、利用TFA模块将CNN和CapsNet处理后的特征输入交互式VisionTransformer，将两种特征进行交互，实现对比度与物体整体性融合；步骤四、利用CFIU模块对交互特征进行分组，并使用迭代方法得到STANet网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 基于尺度特征和类型特征注意力的伪装目标检测方法
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