【技术实现步骤摘要】
本申请涉及伪装物体检测，尤其是伪装物体检测方法和装置。
技术介绍
1、伪装物体检测技术旨在识别图像中因与背景高度融合而难以分辨的物体。相关技术中，往往通过预设的伪装物体检测模型来对图像中的伪装物体进行检测。然而，相关技术的伪装物体检测模型大多数以卷积神经网络为基础，这导致相关技术在捕获伪装物体的局部细节和边缘特征等方面的表现不佳，相关技术的伪装物体的检测精度有待提高。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了伪装物体检测方法和装置，用于提高伪装物体的检测精度。
2、一方面，本申请实施例提供了一种伪装物体检测方法，包括以下步骤：
3、获取包含伪装物体的待测图像；
4、通过伪装物体检测模型对所述待测图像进行伪装物体检测，得到所述伪装物体的轮廓图；
5、其中，所述伪装物体检测模型通过预设的图像样本集训练得到，所述伪装物体检测模型包括：
6、输入层，用于对所述待测图像进行预处理，得到输入序列；
7、编码器结构，用于通过至少一个transformer块对所述输入序列进行特征提取，得到至少一个编码特征序列；
8、编码融合模块，用于将至少一个所述编码特征序列进行融合处理，得到融合特征序列；
9、解码器结构，用于通过至少一个所述transformer块对所述融合特征序列进行解码处理，得到解码特征序列；
10、细化感知模块，用于将所述解码特征序列和至少一个所述编码特征序列进行细化感知处理，得到所述
11、另一方面，本申请实施例提供了一种伪装物体检测装置，包括：
12、获取模块，用于获取包含伪装物体的待测图像；
13、第一处理模块，搭载有伪装物体检测模型，用于通过所述伪装物体检测模型对所述待测图像进行伪装物体检测，得到所述伪装物体的轮廓图；
14、其中，所述伪装物体检测模型通过预设的伪装物体图像样本集训练得到，所述伪装物体检测模型包括：
15、输入层，用于对所述待测图像进行预处理，得到输入序列；
16、编码器结构，用于通过至少一个transformer块对所述输入序列进行特征提取，得到至少一个编码特征序列；
17、编码融合模块，用于将至少一个所述编码特征序列进行融合处理，得到融合特征序列；
18、解码器结构，用于通过至少一个所述transformer块对所述融合特征序列进行解码处理，得到解码特征序列；
19、细化感知模块，用于将所述解码特征序列和至少一个所述编码特征序列进行细化感知处理，得到所述伪装物体的轮廓图。
20、本申请的有益效果是：提供伪装物体检测方法和装置，首先，获取包含伪装物体的待测图像；然后，通过伪装物体检测模型对待测图像进行伪装物体检测，得到伪装物体的轮廓图；在伪装物体检测模型中，输入层对待测图像进行预处理，得到输入序列，编码器结构通过至少一个变换器对输入序列进行特征提取，得到至少一个编码特征序列，编码融合模块将至少一个编码特征序列进行融合处理，得到融合特征序列，解码器结构通过至少一个变换器对融合特征序列进行解码处理，得到解码特征序列，细化感知模块将解码特征序列和至少一个编码特征序列进行细化感知处理，得到伪装物体的轮廓图。本申请能够有效地提高伪装物体的检测精度。
21、本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
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1.一种伪装物体检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的伪装物体检测方法，其特征在于，所述对所述待测图像进行预处理，得到输入序列，包括：
3.根据权利要求1所述的伪装物体检测方法，其特征在于，所述编码器结构包括多个顺次连接的编码器，各所述编码器均包括至少一个Transformer块，首个所述编码器的输入为所述输入序列，除了首个所述编码器以外的其他所述编码器的输入均为上一个所述编码器的输出；各所述编码器均用于通过至少一个所述Transformer块对所述编码器的输入进行特征提取，得到所述编码器的编码特征序列。
4.根据权利要求1所述的伪装物体检测方法，其特征在于，所述编码融合模块包括第一拼接层和多个并接的融合分支，多个所述融合分支与所述编码器结构中的多个编码器一一对应，所述融合分支的输入为与所述融合分支对应的编码器的编码特征序列；
5.根据权利要求1所述的伪装物体检测方法，其特征在于，所述细化感知模块包括：
6.根据权利要求5所述的伪装物体检测方法，其特征在于，所述对所述解码特征序列进行离散小波变换、卷积处理
7.根据权利要求5所述的伪装物体检测方法，其特征在于，所述对所述编码器结构中最后一个所述编码器的编码特征序列进行离散小波变换、卷积处理和上采样，得到第二特征图，包括：
8.根据权利要求1所述的伪装物体检测方法，其特征在于，所述图像样本集的获取步骤包括：
9.根据权利要求1所述的伪装物体检测方法，其特征在于，所述伪装物体检测模型的损失函数包括二值交叉熵损失函数或者交并比损失函数中的至少一项。
10.一种伪装物体检测装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种伪装物体检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的伪装物体检测方法，其特征在于，所述对所述待测图像进行预处理，得到输入序列，包括：
3.根据权利要求1所述的伪装物体检测方法，其特征在于，所述编码器结构包括多个顺次连接的编码器，各所述编码器均包括至少一个transformer块，首个所述编码器的输入为所述输入序列，除了首个所述编码器以外的其他所述编码器的输入均为上一个所述编码器的输出；各所述编码器均用于通过至少一个所述transformer块对所述编码器的输入进行特征提取，得到所述编码器的编码特征序列。
4.根据权利要求1所述的伪装物体检测方法，其特征在于，所述编码融合模块包括第一拼接层和多个并接的融合分支，多个所述融合分支与所述编码器结构中的多个编码器一一对应，所述融合分支的输入为与所述融合分...
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