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题名边缘注意力及反向定位的伪装目标检测算法
被引量：1
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作者
何文昊
葛海波
程梦洋
安玉
马赛
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机构
西安邮电大学电子工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第7期229-237,共9页
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基金
陕西省自然科学基金(2011JM8038)
陕西省重点产业创新链(群)项目(S2019-YF-ZDCXL-0098)。
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文摘
伪装目标检测(camouflage object detection,COD)在众多领域中有着重要的应用前景。现有COD算法主要针对特征表达以及特征融合的问题进行研究,但是忽略了目标边缘特征的提取和推断目标真实区域的位置。针对上述问题,提出了基于边缘注意力及反向定位的伪装目标检测算法。算法由边缘注意力模块(edge attention module,EAM)、临近融合模块(close integration module,CIM)和反向定位模块(reverse positioning module,RPM)构成。EAM模块用于特征编码阶段,增强从Res2Net-50主干网络提取的多级特征的表达,突出边缘特征。CIM模块促进多层次特征的融合,减少特征信息丢失。使用RPM模块处理来自不同特征金字塔的粗糙预测图,反向定位目标的真实区域,推断出真实目标。在3个公开数据集上的实验表明,该算法优于其他8个最新模型。在COD10K数据集上,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)达到了0.038。
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关键词
伪装目标检测
边缘注意力模块
临近融合模块
反向定位模块
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Keywords
camouflage object detection(COD)
edge attention module(EAM)
close integration module(CIM)
reverse positioning module(RPM)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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