基于多尺度渐进式特征融合的伪装目标检测

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作   者：

高彤玉;  张丽红; 

作者机构：

山西大学物理电子工程学院; 

关键词：

伪装目标检测;  自适应空间融合;  渐进式特征融合;  金字塔视觉Transformer;  可变形注意力; 

期刊名称：

网络新媒体技术

i s s n：

2095-347X

年卷期：

2024 年 13 卷 002 期

页   码：

27-34,44

摘   要：

伪装目标检测任务中目标和所处环境具有极大的相似性,只通过简单的特征提取容易使得重要信息丢失,此外,直接聚合不同层特征会引入噪声,导致预测不准确.针对这些问题,本文提出一种基于多尺度渐进式特征融合的伪装目标检测网络.该网络采用金字塔视觉Transformer作为骨干网络提取多尺度特征,利用可变形注意力对提取的多尺度特征增强,以突出伪装目标的边界;然后通过渐进式特征融合模块递增式融合相邻层特征,积累难以分辨但有效的信息,避免非相邻层之间较大语义差距;在融合过程中引入自适应空间融合操作,以减少在同一空间位置发生信息冲突问题;最终输出预测结果,实现伪装目标检测.模型在COD10K和CAMO组成的训练集上进行训练,实验结果表明本文方法与其他方法相比具有较明显优势.