边缘注意力及反向定位的伪装目标检测算法

来源：计算机工程与应用杂志2024年第7期北京时间：

作者：何文昊, 葛海波, 程梦洋, 安玉, 马赛

单位：西安邮电大学 电子工程学院，西安 710121

摘要：伪装目标检测（camouflage object detection，COD）在众多领域中有着重要的应用前景。现有COD算法主要针对特征表达以及特征融合的问题进行研究，但是忽略了目标边缘特征的提取和推断目标真实区域的位置。针对上述问题，提出了基于边缘注意力及反向定位的伪装目标检测算法。算法由边缘注意力模块（edge attention module，EAM）、临近融合模块（close integration module，CIM）和反向定位模块（reverse positioning module，RPM）构成。EAM模块用于特征编码阶段，增强从Res2Net-50主干网络提取的多级特征的表达，突出边缘特征。CIM模块促进多层次特征的融合，减少特征信息丢失。使用RPM模块处理来自不同特征金字塔的粗糙预测图，反向定位目标的真实区域，推断出真实目标。在3个公开数据集上的实验表明，该算法优于其他8个最新模型。在COD10K数据集上，平均绝对误差（mean absolute error，MAE）达到了0.038。

关键词：伪装目标检测,边缘注意力模块,临近融合模块,反向定位模块