基于边缘增强和特征融合的伪装目标分割OACSTPCD
Camouflaged object segmentation based on edge enhancement and feature fusion
伪装目标分割的任务是使用像素级分割掩码将与背景高度相似的目标进行准确分类和定位,与传统的目标分割任务相比更具挑战性.针对目标与周围环境高度相似、边界模糊、对比度低等问题,构建了一种基于边缘增强和特征融合的伪装目标分割方法.首先,设计了一组边缘提取模块,能够更准确地分割有效的边缘先验.之后,引入了多尺度特征增强模块和跨层级特征聚合模块,分别挖掘层内与层间的多尺度上下文信息.提出了一种简单的层间注意力模块,利用相邻层级间的差异有效滤除融合后存在的干扰…查看全部>>
The task of camouflaged object segmentation is to accurately classify and localize objects that are highly similar to the background using pixel-level segmentation masks,which is more challenging than traditional object segmentation tasks.Aiming at the problems that the target is highly similar to the surrounding environment,the boundary is blurred,and the contrast is low,a camouflaged target segmentation method based on edge enhancement and feature fusion i…查看全部>>
李明岩;吴川;朱明
中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033||中国科学院大学,北京 100049中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033||中国科学院大学,北京 100049中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033||中国科学院大学,北京 100049
计算机与自动化
深度学习伪装目标图像分割边缘特征特征融合
deep learningcamouflaged objectimage segmentationedge featurefeature fusion
《液晶与显示》 2024 (1)
48-58,11
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