一种基于语义亲和的伪装目标检测方法

本公开实施例中提供了一种基于语义亲和的伪装目标检测，属于数据处理技术领域，具体包括：构建伪装目标检测的训练集；将训练集中的样本图像输入骨干网络；将多尺度特征输入特征平滑模块；将多尺度平滑特征的最高层特征和最低层特征输入边缘信息提取模块；将多尺度平滑特征的N层特征输入跨层次特征信息交互模块进行特征融合；将边缘信号和多尺度层次特征进行聚合；将融合多维度特征输入语义亲和生成模块并使用理想亲和图监督预测亲和图；逐级获得分割结果，并据此计算目标损失函数并据此迭代训练，得到伪装目标检测模型；将待检测图像输入伪装目标检测模型，得到检测结果。通过本公开的方案，提高了检测效率、精准度和鲁棒性。