公开(公告)号：CN119091117A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411098255.6

申请日：2024-08-12

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 周晓飞 ,  张峻源 ,  陈张平 ,  章国道 ,  乔通 ,  张继勇

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/20 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的轻量级伪装目标检测方法，该方法首先获取伪装物体图像数据集，进行预处理，并划分为训练集和测试集。其次将测试集数据输入初级特征提取网络，进行初级特征提取。然后依次通过频谱门控单元、混合注意力机制、全局信息模块、边缘感知模块、边缘引导模块，对初级特征进行强化处理。最后基于深度可分离卷积，对强化处理后的初级特征进行解码，输出检测结果。本发明充分利用图像的RGB特征与频率特征，并结合边界引导实现对伪装目标的检测。