基于Pixshuffle特征放大和多特征融合的伪装目标检测方法

本发明公开了一种基于Pixshuffle特征放大和多特征融合的伪装目标检测方法，用于伪装目标检测PAFNet网络检测，网络包括搜索与定位模块、放大与融合模块和特征细化模块，其中搜索与定位模块由骨干网络和空洞空间卷积池化金字塔改进版组成，放大与融合模块由一个CBR模块、三个PSFF模块和一个Pixshuffle模块组成，特征细化模块由三个ERM模块和一个ORM模块组成。在特征融合阶段，使用超分辨率的上采样方法进行特征放大，通过PSFF模块进行多特征融合，融合了相邻的两个特征及向前传递的特征，解决了深层语义特征和浅层细节特征间巨大差异，在特征细化阶段，使用膨胀算法来关注目标和边缘，从而精确分离高度相似的前景与背景。