典型文献
一种基于定位和非对称补偿的伪装目标分割方法
文献摘要：
伪装是欺骗观察者感知系统的一种手段,善于伪装的个体在纹理特征上与背景具有高度的相似性.为解决前景与背景因相似而导致的像素归属歧义,提出一种基于定位和补偿网络(locating and compensation net-work,LCNet)的伪装目标分割网络.该方法效仿了捕食者从搜索→确立→聚焦的寻猎过程,涵盖双主干网的强感知提取、定位模块的双注意力以及级联的非对称补偿模块的细化像素模糊.实验表明,在4种评价指标下,LC-Net 在3个具有挑战的伪装数据集上都显著优于现有的6种最新模型,具有较高分割性能.
文献关键词：
纹理伪装目标;非对称注意力补偿;双注意力定位;双主干网
中图分类号：
作者姓名：
徐义飞;李晓冬;李新德
作者机构：
东南大学自动化学院,江苏南京210096;信息系统工程重点实验室,江苏南京210000;南京数学应用中心,江苏南京211135
文献出处：
引用格式：
[1]徐义飞;李晓冬;李新德-.一种基于定位和非对称补偿的伪装目标分割方法)[J].系统工程与电子技术,2022(09):2707-2715
A类：
伪装目标分割,LCNet,双主干网,纹理伪装目标,非对称注意力补偿,双注意力定位
B类：
对称补偿,分割方法,欺骗,观察者,感知系统,纹理特征,像素,歧义,补偿网络,locating,compensation,net,work,分割网络,效仿,捕食者,定位模块,补偿模块
AB值：
0.256255
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