边缘信息引导的伪装目标检测

伪装目标检测(camouflaged object detection,COD)旨在检测隐藏在复杂背景中的伪装目标。由于伪装目标的特点:前景与背景纹理相似、边缘对比度低,导致现有方法得到的预测图像边缘模糊、小目标区域缺失。因此,本文提出了边缘信息引导的伪装目标检测网络(edge information guided network,EIGNet) 。首先,通过低层特征和高层特征对目标的边缘进行显式建模,充分提取目标的边缘特征指导后续特征表示。然后,通过双分支结构处理不同维度的伪装目标。其中,全局分支用以提取全局上下文信息强调大目标的全局贡献,局部分支用以挖掘丰富的局部低级线索增强小目标的特征表示。最后,采用自顶向下的方式实现相邻层特征的逐步融合,得到具有精细边缘和完整区域的预测图像。在3个伪装数据集上的实验结果表明本文方法优于其他15个模型,在NC4K数据集上平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 降至0.044。