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Edge-Aware Camouflaged Object Detection
DOI:10.1007/978-3-032-04968-1_17.png)
摘要
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本文提出了一种基于边缘感知的Transformer框架用于伪装目标检测。通过整合由边缘信息提取的结构线索引导的空间注意力模块,模型被导向视觉模糊区域,这些区域通常阻碍分割性能。该设计实现了更有效的全局上下文建模,并改善了伪装对象边界的描绘。在多个基准数据集上的广泛实验验证了所提出方法的有效性,在所有关键评估指标上均显示出优于当前最优方法的性能提升。
Keyword:
Edge
Attention mechanisms
Camouflaged Objects
Pyramid Vision Transformer
期刊
C
IF:
0
论文数:
32
被引数:
0
机构
引用论文
Towards Real Zero-Shot Camouflaged Object Segmentation Without Camouflaged Annotations面向无需伪装标注的真实零样本伪装目标分割

