一种基于边界特征增强的伪装目标检测方法

一种基于边界特征增强的伪装目标检测方法，首先利用骨干网络提取图像的多层级特征；然后，通过一个边界增强模块，融合低层级的精细纹理特征和高层级的语义特征，专门用于生成高质量的边界预测图；接着，通过一个边界引导模块利用前述边界图作为注意力引导，使网络在后续处理中更加关注对区分目标与背景至关重要的边界区域；最后，通过一个多级特征聚合模块有效融合被引导后的各层级特征，以适应不同尺度的伪装目标。本发明通过显式地增强和利用边界特征，显著提升了伪装目标的检测精度和边界分割的完整性，在多个公开数据集上表现出优越的性能，具有重要的学术研究价值和广阔的应用前景，可用于生态监测、安防侦察等领域。