[發(fā)明專(zhuān)利]基于分組反向注意力的偽裝物體檢測(cè)方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110180500.8
• 申請(qǐng)日: 2021-02-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112907530B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-05-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 程明明;范登平;季葛鵬
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 南開(kāi)大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/00;G06T5/00;G06T5/50;G06T7/181;G06V10/40;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 黃海麗

本發(fā)明公開(kāi)了基于分組反向注意力的偽裝物體檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：獲取待檢測(cè)圖像；對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行特征提取；基于特征提取結(jié)果，對(duì)待檢測(cè)圖像中的偽裝物體進(jìn)行搜索，得到偽裝物體的定位圖；基于特征提取結(jié)果和偽裝定位物體的定位圖，利用分組反向注意力方式進(jìn)行處理，得到偽裝物體的輪廓圖。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及基于分組反向注意力的偽裝物體檢測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

本部分的陳述僅僅是提到了與本發(fā)明相關(guān)的背景技術(shù)，并不必然構(gòu)成現(xiàn)有技術(shù)。

隨著人們對(duì)圖片處理要求的不斷提升，偽裝物體檢測(cè)算法的應(yīng)用也愈加廣泛。感官生態(tài)學(xué)相關(guān)研究表明，偽裝物體與背景之間具備高度的相似性，這種偽裝策略極大地欺騙了觀察者的視覺(jué)感知系統(tǒng)。因此，這類(lèi)檢測(cè)任務(wù)遠(yuǎn)比傳統(tǒng)物體檢測(cè)更具挑戰(zhàn)性。偽裝物體檢測(cè)任務(wù)要求算法模型能夠理解這類(lèi)圖像中的高層偽裝語(yǔ)義，并從圖像中檢測(cè)出對(duì)應(yīng)的偽裝物體。這就要求模型能夠理解圖像語(yǔ)義內(nèi)容，并分辨?zhèn)窝b模式。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了基于分組反向注意力的偽裝物體檢測(cè)方法及系統(tǒng)；用于挖掘圖片中的偽裝目標(biāo)。用戶提供一幅圖片，算法會(huì)檢測(cè)出包含偽裝目標(biāo)的精確輪廓。

第一方面，本發(fā)明提供了基于分組反向注意力的偽裝物體檢測(cè)方法；

基于分組反向注意力的偽裝物體檢測(cè)方法，包括：

獲取待檢測(cè)圖像；對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行特征提取；

基于特征提取結(jié)果，對(duì)待檢測(cè)圖像中的偽裝物體進(jìn)行搜索，得到偽裝物體的定位圖；

基于特征提取結(jié)果和偽裝定位物體的定位圖，利用分組反向注意力方式進(jìn)行處理，得到偽裝物體的輪廓圖。

第二方面，本發(fā)明提供了基于分組反向注意力的偽裝物體檢測(cè)系統(tǒng)；

基于分組反向注意力的偽裝物體檢測(cè)系統(tǒng)，包括：

獲取模塊，其被配置為：獲取待檢測(cè)圖像；對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行特征提取；

搜索模塊，其被配置為：基于特征提取結(jié)果，對(duì)待檢測(cè)圖像中的偽裝物體進(jìn)行搜索，得到偽裝物體的定位圖；

輸出模塊，其被配置為：基于特征提取結(jié)果和偽裝定位物體的定位圖，利用分組反向注意力方式進(jìn)行處理，得到偽裝物體的輪廓圖。

第三方面，本發(fā)明還提供了一種電子設(shè)備，包括：一個(gè)或多個(gè)處理器、一個(gè)或多個(gè)存儲(chǔ)器、以及一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序；其中，處理器與存儲(chǔ)器連接，上述一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序被存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中，當(dāng)電子設(shè)備運(yùn)行時(shí)，該處理器執(zhí)行該存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序，以使電子設(shè)備執(zhí)行上述第一方面所述的方法。

第四方面，本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令被處理器執(zhí)行時(shí)，完成第一方面所述的方法。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

用于挖掘圖片中的偽裝目標(biāo)。用戶提供一幅圖片，算法會(huì)檢測(cè)出包含偽裝目標(biāo)的精確輪廓。具體地，之所以采用紋理增強(qiáng)模塊是因?yàn)椴煌叨鹊囊曈X(jué)感受野有利于捕捉到更豐富尺度的細(xì)節(jié)紋理信息；之所以采用近鄰連接部分解碼器，是因?yàn)閷⒏邔痈徽Z(yǔ)義與低層弱語(yǔ)義融合有利于提升模型的特征表達(dá)能力；之所以采用分組反向注意力模塊，是因?yàn)橐苑纸M的方式融合反向注意力有助于顯式地優(yōu)化來(lái)自編碼器的粗糙特征。

本發(fā)明附加方面的優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過(guò)本發(fā)明的實(shí)踐了解到。

附圖說(shuō)明

構(gòu)成本發(fā)明的一部分的說(shuō)明書(shū)附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。

圖1為第一個(gè)實(shí)施例的方法流程圖；