Boundary-and-Texture Enhancement Network for Camouflaged Object

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需积分: 0 0 下载量 73 浏览量 更新于2022-11-17 收藏 3.47MB PDF 举报
在图像处理领域,"Boundary-and-Texture Enhancement Network for Camouflaged Object Detection" 提出了一种新的方法,即FindNet,用于检测伪装对象。这个网络设计是受到认知科学的启发,因为人类在识别伪装物体时,通常依赖于全局轮廓(边界)和局部模式(纹理)这两项关键线索。在中,FindNet被定义为一种边界和纹理增强网络,专门用于从单个图像中检测伪装对象。 伪装对象与周围环境在色彩上极为相似,但语义上存在差异。为了克服这一挑战,FindNet创新性地将边界信息和纹理信息融入到伪装对象特征的提取过程中。它由两个主要模块构成:边界增强(BE)模块和纹理增强(TE)模块。BE模块专注于捕捉伪装对象的全局轮廓,而TE模块则侧重于识别局部模式。这两个模块产生的增强特征互补,最终合并以生成更准确的预测结果。 FindNet在处理不同类型的伪装对象检测问题时表现出色,包括边界清晰但纹理相似、边界模糊但纹理略有区别以及同时模糊的边界和纹理的情况。通过实验,FindNet在四个基准数据集上对比了十五种最先进的方法,无论是检测精度还是边界清晰度,都显示出显著的提升。 该研究的"camouflage ObjectDetection" 明确了其关注的焦点是伪装物体检测,这是一个具有挑战性的任务,因为伪装物体通常与背景难以区分。FindNet的提出,为这一领域的技术发展提供了新的视角和解决方案。 【部分内容】进一步提到了生物学家在1918年首次提出伪装的概念,表明伪装不仅在生物学中具有重要意义,也在计算机视觉和图像处理领域具有实际应用价值。尽管伪装策略在自然界中已有上百年的历史,但在计算机视觉中的检测技术仍然面临巨大挑战,FindNet的出现为此提供了一个有效的工具。 FindNet是一种针对伪装物体检测的深度学习模型,通过集成边界和纹理信息的增强,提高了检测的准确性和边界清晰度。这种方法有望对伪装物体检测技术的进步产生积极影响,并为未来的研究提供新的思路。代码公开发布,将进一步促进该领域的研究和实践。
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