公开(公告)号：CN116129152A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202310170387.4

申请日：2023-02-27

Applicant: 厦门大学

Inventor： 林贤明 ,  朱源 ,  纪荣嵘

IPC: G06V10/74 ,  G06V10/70 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于自相似性的双分支特征融合的伪装目标检测方法，涉及多角度特征融合、自相似性约束及特征优化。针对于普遍利用先搜索再识别的不同网络框架无法更有效定位前背景更精细区别的问题，1)使用backbone提取低级、中级以及高级特征；2)针对中高层特征采用双分支特征融合的方式获取增强后的特征；3)通过特征优化继续得到最终精细的预测图；4)对于增强后的特征根据groundtruth分别找到映射后的前背景区域，计算各自自相似性矩阵，对于精细特征直接利用groudtruth进行全局自相似性约束，最后计算粗预测图、精细预测图与自相似性三大部分损失。突出前背景之间更精细的区别，降低模型检测平均绝对误差。