一种基于多尺度边界融合的伪装目标分割系统及方法

本发明公开了一种基于多尺度边界融合的伪装目标分割系统，它包括数据划分模块获取训练数据集；特征提取模块基于骨干网络进行特征提取，得到多级层级特征信息；边缘先验模块结合低级特征和高级特征，利用无参数注意力机制进行强化，得到伪装目标边缘信息；多尺度边缘增强模块使用全局平均池化处理提取多尺度边缘特征信息，结合伪装目标边缘信息，得到输出特征；多尺度细节融合模块使用Hadamard积结合输出特征，得到增强后的信息；上采样模块基于PFNet将增强后的信息与低级特征结合，将最后一级聚焦模块的预测结果作为最终分割结果。本发明解决了现有伪装目标检测技术在边界细节捕捉和多尺度特征融合方面的不足，显著提升了伪装目标检测的精度和鲁棒性。