基于互补感知跨视图融合网络的伪装目标检测方法

专利主权项内容

1.基于互补感知跨视图融合网络的伪装目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取图像数据，将图像数据进行预处理，将预处理之后的图像数据划分为训练集和测试集；步骤2，构建跨视图融合网络，包括：首先，利用两个并行的特征编码器提取输入图片的前景语义特征和背景语义特征，再利用卷积分别对前景语义特征和背景语义特征进行通道压缩；然后，分别利用金字塔式解码器对通道压缩后的前景语义特征和背景语义特征进行初始特征学习，生成初始前景语义图、初始背景语义图/>、初始前景预测图/>和初始背景预测图/>；随后，利用跨视图融合模块对不同语义图之间进行交互融合，生成跨视图特征融合图/>；最后，使用渐进解码器将逐渐融合，生成最终预测图；步骤3，利用图像数据训练集对跨视图融合网络进行训练，生成训练完成后的伪装目标检测模型；步骤4，采集待检测图像，对待检测图像进行预处理，将预处理后的待检测图像输入至训练完成后的伪装目标检测模型中，生成当前伪装目标的检测结果。 来自马克数据网