控制与决策

作者：葛斌,陈宁洁,夏晨星,郑海君,吴涛林

单位：安徽理工大学 计算机科学与工程学院,安徽 淮南 232001;合肥综合性国家科学中心 能源研究院,合肥 230031,,安徽理工大学 计算机科学与工程学院,安徽 淮南 232001,,安徽理工大学 计算机科学与工程学院,安徽 淮南 232001;合肥综合性国家科学中心 能源研究院,合肥 230031,,安徽理工大学 计算机科学与工程学院,安徽 淮南 232001,,安徽理工大学 计算机科学与工程学院,安徽 淮南 232001,

关键词：计算机视觉;图像处理;伪装目标检测;上下文信息;特征融合

基金：国家自然科学基金项目(62102003)；安徽省自然科学基金项目(2108085QF258)；安徽省博士后基金项目(2022B623).

在伪装目标检测中,针对以往的特征融合研究大多采用多级特征集成,而忽略了不同特征间的差异,提出一种基于全局上下文交互融合网络用于伪装目标检测.利用改进的金字塔视觉转换器(PVTv2)模型作为骨干网络,在多个尺度上提取全局上下文信息.首先,设计边界增强模块来关注伪装目标的结构细节,并获取物体的边缘特征;然后,借鉴动物捕食机制提出特征融合解码模块,该模块提供位置信息用于潜在目标定位来产生粗略定位图;最后,通过所搭建的全局上下文聚合模块进行多层次信息的充分交互,减少特征聚合过程中的信息丢失.采用4个公开数据集、4种评价指标进行实验,实验结果表明,所提出网络性能优于其他17个具有代表性的模型.

来源：2024年第10期

《控制与决策》期刊编辑部

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