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發布時間：2022-10-14 22:13:15 作者：知網小編 來源：m.elxoepd.cn
在我看來，偽裝目標的檢測與通用目標檢測有所區別，但和顯著性目標檢測有點類似，更多的是做語義分割，但不同于語義分割，偽裝目標里的分割時一個二分類的問題（即前景和背景的分割）顯著性目標檢測把輸入圖像分為顯著物體和背景，偽裝目標是分割為偽裝目標和背景。 鑒于顯著性目標和偽裝目標研究的相似性，于是我將顯著性目標與偽裝目標合在一起進行研究。
一個理想的偽裝目標檢測模型應該能夠從給定的場景中尋找有價值的、額外的線索，并將它們合并到一個聯合學習框架中，用于特征表示聯合增強。 （1）設計了一種新的基于圖、交互式學習的偽裝目標檢測方法，叫做交互式圖學習模型（MGL）。
本文的方法靈感來自生物學研究的發現：捕捉真實的身體/物體形狀是識破偽裝的關鍵。 一個理想的偽裝目標檢測模型應該能夠從給定的場景中尋找有價值的、額外的線索，并將它們合并到一個聯合學習框架中，用于特征表示聯合增強。
偽裝是整個物種的一個關鍵防御機制，偽裝物體檢測（COD）旨在分割隱藏在周圍環境中的偽裝物體。
