【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于目标检测的，具体涉及一种基于边缘定位的伪装目标检测系统及方法。
技术介绍
1、伪装目标检测是计算机领域一直难以解决的一个问题，主要原因是伪装物体和周围环境的颜色、纹理等视觉信息过于接近，再加上伪装目标检测是一个class-free的问题，即相关数据集中没有类别标签，这会让网络更加难以做出准确判断。伪装目标检测在息肉检测、裂缝检测、缺陷检测等各方面都有着广泛的应用前景。
2、在cod10k数据集发布后，研究人员开始借助深度学习来识别伪装物体的复杂属性，并获得了出色的性能。随着深度学习算法在该方向取得的极大成功，其已被认为是伪装目标检测的首选方法。现有的方法包含了多种范式，例如基于在狩猎过程中先寻找猎物再识别猎物的动机，把整个检测的过程分为搜索模块和识别模块；利用边界引导，为模型提供额外的对象边缘语义来指导模型的表示学习，使得模型生成突出对象结构的特征，从而促进伪装对象检测的精确边界定位等。然而现有的伪装目标检测方法在细节方面不能得到较为精确的检测效果，因此利用有限的信息提高伪装目标检测的细节表现仍然有很大的挑战性
【技术保护点】
1.一种基于边缘定位的伪装目标检测系统，其特征在于：至少包括特征增强模块、边缘定位预测模块、边缘定位引导模块、上下文语义聚合模块和深层特指导模块，
2.如权利要求1所述的一种基于边缘定位的伪装目标检测系统，其特征在于：所述特征增强模块中，可变形全局分支的计算方式为：
3.如权利要求2所述的一种基于边缘定位的伪装目标检测系统，其特征在于：所述边缘定位预测模块中，通过门控过滤对经过特征增强模块增强后的特征进行逐层过滤，得到过滤后的特征fm，fm和定位过程中的高级特征S5将被fusion模块融合，最后由一个1×1的卷积输出预测结果Pef，具体为：p>
4.如权利...
【技术特征摘要】
1.一种基于边缘定位的伪装目标检测系统，其特征在于：至少包括特征增强模块、边缘定位预测模块、边缘定位引导模块、上下文语义聚合模块和深层特指导模块，
2.如权利要求1所述的一种基于边缘定位的伪装目标检测系统，其特征在于：所述特征增强模块中，可变形全局分支的计算方式为：
3.如权利要求2所述的一种基于边缘定位的伪装目标检测系统，其特征在于：所述边缘定位预测模块中，通过门控过滤对经过特征增强模块增强后的特征进行逐层过滤，得到过滤后的特征fm，fm和定位过程中的高级特征s5将被fusion模块融合，最后由一个1×1的卷积输出预测结果pef，具体为：
4.如权利要求3所述的一种基于边缘定位的伪装目标检测系统，其特征在于：所述边缘定位引导模块中得到的融合特征具体为：
5.如权利要求4所述的一种基于边缘定位的伪装目标检测系统，其特征在于：所述边缘定位引导模块中，对于给定的输入特征si(i∈{1，2，...，5}和边缘定位信息pef，通过逐元素相乘并添加对输入的跳跃连接，对两者进行初...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱玮琦，方效林，谯钰霖，朱同鑫，杨明，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。