基于集中注意力接受场网络的偏振成像伪装目标检测
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摘 要：
针对伪装物体分割中图像识别鲁棒性较差，模型泛化性不强的问题，受神经科学中人类视觉系统接受场结构的启发，提出一种基于集中注意力接受场网络的偏振成像伪装目标检测方法。根据偏振成像目标探测需要，构建了能有效遏制背景噪声以及获取目标细节特征的偏振成像数据集。方法基于识别与定位网络框架，通过改进特征提取模块和解码器模块，该模块利用了偏心度和感受野大小之间的关系，涵盖多尺度的目标信息，可以有效提高伪装目标特征的可分辨性和鲁棒性。（剩余14317字）
