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发布时间：2022-10-14 22:13:15 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
在我看来，伪装目标的检测与通用目标检测有所区别，但和显著性目标检测有点类似，更多的是做语义分割，但不同于语义分割，伪装目标里的分割时一个二分类的问题（即前景和背景的分割）显著性目标检测把输入图像分为显著物体和背景，伪装目标是分割为伪装目标和背景。 鉴于显著性目标和伪装目标研究的相似性，于是我将显著性目标与伪装目标合在一起进行研究。
一个理想的伪装目标检测模型应该能够从给定的场景中寻找有价值的、额外的线索，并将它们合并到一个联合学习框架中，用于特征表示联合增强。 （1）设计了一种新的基于图、交互式学习的伪装目标检测方法，叫做交互式图学习模型（MGL）。
本文的方法灵感来自生物学研究的发现：捕捉真实的身体/物体形状是识破伪装的关键。 一个理想的伪装目标检测模型应该能够从给定的场景中寻找有价值的、额外的线索，并将它们合并到一个联合学习框架中，用于特征表示联合增强。
伪装是整个物种的一个关键防御机制，伪装物体检测（COD）旨在分割隐藏在周围环境中的伪装物体。
