技術(shù)特征：

1.一種基于邊緣先驗(yàn)引導(dǎo)像素級(jí)掩碼輔助偽裝目標(biāo)檢測(cè)的方法，其特征在于：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于邊緣先驗(yàn)引導(dǎo)像素級(jí)掩碼輔助偽裝目標(biāo)檢測(cè)的方法，其特征在于，所述step1具體為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于邊緣先驗(yàn)引導(dǎo)像素級(jí)掩碼輔助偽裝目標(biāo)檢測(cè)的方法，其特征在于，所述step2具體為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于邊緣先驗(yàn)引導(dǎo)像素級(jí)掩碼輔助偽裝目標(biāo)檢測(cè)的方法，其特征在于，所述step2.2具體為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于邊緣先驗(yàn)引導(dǎo)像素級(jí)掩碼輔助偽裝目標(biāo)檢測(cè)的方法，其特征在于，所述上下文信息聚合模塊具體為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于邊緣先驗(yàn)引導(dǎo)像素級(jí)掩碼輔助偽裝目標(biāo)檢測(cè)的方法，其特征在于，所述step3具體為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于邊緣先驗(yàn)引導(dǎo)像素級(jí)掩碼輔助偽裝目標(biāo)檢測(cè)的方法，其特征在于，所述用與第2層特征圖大小和尺度相同的像素級(jí)掩碼增強(qiáng)該層級(jí)的目標(biāo)特征具體為：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于邊緣先驗(yàn)引導(dǎo)像素級(jí)掩碼輔助偽裝目標(biāo)檢測(cè)的方法，其特征在于，所述優(yōu)化模型訓(xùn)練具體為：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于邊緣先驗(yàn)引導(dǎo)像素級(jí)掩碼輔助偽裝目標(biāo)檢測(cè)的方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。首先，利用Resnet作為骨干網(wǎng)絡(luò)提取5層不同尺度大小的特征圖，并將第2層和第5層特征圖作為邊緣提取模塊的輸入，得到具有全局語(yǔ)義信息的目標(biāo)邊緣先驗(yàn)。然后，目標(biāo)邊緣先驗(yàn)再分別引導(dǎo)提取第2層到第5層特征圖中不同尺度的目標(biāo)特征。通過(guò)三個(gè)上下文信息聚合模塊從高層級(jí)到低層級(jí)依次融合不同尺度的目標(biāo)特征，將融合后的與第2層特征圖尺度相同的特征圖經(jīng)過(guò)Sigmoid函數(shù)得到像素級(jí)掩碼。最后，將第2層特征提取模塊輸出的特征圖與該層級(jí)尺度相同的像素級(jí)掩碼作為檢測(cè)頭的輸入，得到偽裝目標(biāo)的類別和檢測(cè)框的坐標(biāo)，輔助偽裝目標(biāo)檢測(cè)得到更精細(xì)化的檢測(cè)結(jié)果。

技術(shù)研發(fā)人員：王青旺,瞿信,沈韜,周立垚,靳鵬程
受保護(hù)的技術(shù)使用者：昆明理工大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6