深度引导频域感知的层次化语义聚合网络的伪装目标检测方法

本发明公开了深度引导频域感知的层次化语义聚合网络的伪装目标检测方法，具体按以下步骤实施：步骤1，构建数据集以及通过Sam2主干提取伪装目标特征；步骤2，构建深度引导幅度谱融合模块；步骤3，构建分层特征融合‑局部特征重建模块；步骤4，将步骤2和步骤3得到的特征向量分别输入到掩码引导的注意力特征融合解码器中，最后结果分析输出。本发明通过粗定位局部重建输出的掩码作为先验知识，与融合了深度信息的特征相结合输入到掩码注意力解码器，进一步挖掘识别伪装物体的关键信息，克服了现有在复杂场景下对伪装物体的检测性能劣化问题，在复杂场景下仍能保持较高的检测精度，丰富了人工智能和计算机视觉的方法体系。