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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种沙漏视觉Transformer双路编解码网络的伪装目标检测方法，首先，采用沙漏视觉TransformerHourglass‑VIT同时提取多尺度的低层特征和高层特征；其次，采用双路特征金字塔解码器对多尺度特征图进行自顶向下与自底向上的特征融合；然后，采用高‑低交互增强模块挖掘低层与高层特征关联性，获得多尺度关联增强特征图；最后，同时输入多尺度关联增强特征到网络检测头生成伪装目标的预测图，实现图像中伪装目标检测。本发明的方法能够显著提升了多类复杂场景中伪装目标的可辨识性与识别能力，尤其是对小目标、目标边界的检测效果良好。
主权项：1.一种沙漏视觉Transformer双路编解码网络的伪装目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：提取多尺度特征图：输入图像经过编码器提取包括具有图形特性的低层特征到具有语义特性的高层特征的多尺度特征图，捕获从粗糙到精细的空间信息；S2：特征融合：来自编码器不同尺度的具有丰富细节的低层次特征和具有语义的高层次特征分别经过解码器的不同路径从骨干网中部进行自顶向下或自底向上的融合；S3：多尺度融合特征关联增强：融合后的特征进一步挖掘和利用低层局部特征和高层线索特征之间的复杂关系，融合伪装目标的结构细节和整体语义信息，获得伪装目标的多尺度关联增强特征图；S4：利用多尺度关联增强特征图生成伪装目标的预测图：同时输入多尺度关联增强特征图到网络检测头模块，生成分割伪装目标的预测图，实现图像中伪装目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种沙漏视觉Transformer双路编解码网络的伪装目标检测方法
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