(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210134042.9 (22)申请日 2022.02.14 (71)申请人 南开大学 地址 300071 天津市津南区海河教育园区 同砚路38号 (72)发明人 程明明　范登平　季葛鹏　周昱程　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 闫圣娟 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于分组梯度学习策略的伪装物体检 测方法及系统 (57)摘要 本发明公开一种基于分组梯度学习策略的 伪装物体检测方法及系统， 包括： 对伪装物体图 像提取不同特征维度的语义特征； 以目标级别梯 度为学习监督信号， 对伪装物体图像提取纹理特 征； 将语义特征和纹理特征沿通道进行切割， 并 对语义特征子组和纹理特征子组根据不同的分 组尺度进行重排列， 得到多组重组特征； 对重组 特征进行注 意力映射得到多组注 意力特征， 根据 语义特征与多组注意力特征得到梯度诱导特征， 根据梯度诱导特征采用伪装目标检测模型得到 伪装物体的检测结果。 解决传统特征聚合策略存 在的忽略语义表征和纹理表征之间的相关性或 者差异性的问题， 大幅提升对伪装物体的识别能 力。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 114549982 A 2022.05.27 CN 114549982 A 1.一种基于分组梯度学习策略的伪装物体 检测方法， 其特 征在于， 包括： 对伪装物体图像提取不同特 征维度的语义特 征； 以目标级别梯度为学习监 督信号， 对伪装物体图像提取纹 理特征； 将语义特征和纹理特征沿通道进行切割， 并对得到的语义特征子组和纹理特征子组根 据不同的分组尺度进行重排列和特 征拼接， 得到多组重组特 征； 对重组特征进行注意力映射得到多组注意力特征， 根据语义特征与多组注意力特征得 到梯度诱导特征， 根据梯度诱导特征采用训练后的伪装目标检测模型得到伪装物体的检测 结果。 2.如权利要求1所述的一种基于分组梯度学习策略的伪装物体检测方法， 其特征在于， 所述目标级别梯度为： 其中， FE表示边缘检测器， 边缘检测器的输入 为带有离散像素坐标(x,y)的伪装物体图像I， 表示逐像素乘法运算； ZC为伪装物体图像 的真值图； ZG为目标级别梯度。 3.如权利要求1所述的一种基于分组梯度学习策略的伪装物体检测方法， 其特征在于， 将纹理特征沿通道进行切割后， 将纹理特征子组进行下采样， 以使纹理特征子组的空间分 辨率与语义特 征子组的空间分辨 率相匹配。 4.如权利要求1所述的一种基于分组梯度学习策略的伪装物体检测方法， 其特征在于， 每组重组特 征均根据分组尺度化分成N组子集， 不同组之间的分组尺度不同。 5.如权利要求1所述的一种基于分组梯度学习策略的伪装物体检测方法， 其特征在于， 对重组特征进 行注意力映射得到多组注意力特征的过程包括： 在每组重组特征内引入软非 线性， 由具有 卷积核大小的标准卷积层实现， N为每组重组特征内包含的N组子 集， Ci为语义特 征维度。 6.如权利要求1所述的一种基于分组梯度学习策略的伪装物体检测方法， 其特征在于， 根据语义特征与多组注意力特征得到梯度诱导特征的过程包括： 将 语义特征与 注意力特征 逐元素相加， 根据梯度诱 导转换函数 得到梯度诱 导特征； 梯度诱 导转换函数Ti为： 其中， 为梯度诱导特征， 为语义特征， XG为纹理特征， 为注意力特征， N为每组 重组特征内包含的N组子集， 表示逐元素相加， Σ表示多 项和。 7.如权利要求1所述的一种基于分组梯度学习策略的伪装物体检测方法， 其特征在于， 对梯度诱导特征采用近邻连接解码器进行高层到底层的特征传播， 得到最终的伪装物体预 测特征。 8.一种基于分组梯度学习策略的伪装物体 检测系统， 其特 征在于， 包括： 第一提取模块， 被 配置为对伪装物体图像提取不同特 征维度的语义特 征； 第二提取模块， 被配置为以目标级别梯度为学习监督信号， 对伪装物体图像提取纹理 特征； 特征分组模块， 被配置为将语义特征和 纹理特征沿通道进行切割， 并对得到的语义特 征子组和纹 理特征子组根据不同的分组尺度进行重排列和特 征拼接， 得到多组重组特 征；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114549982 A 2检测模块， 被配置为对重组特征进行注意力映射得到多组注意力特征， 根据语义特征 与多组注意力特征得到梯度诱导特征， 根据梯度诱导特征采用训练后的伪装目标检测模型 得到伪装物体的检测结果。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器 上运行的计算机指 令， 所述计算机指 令被处理器运行时， 完成权利要求 1‑7任一项所述的方 法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 用于存储计算机指令， 所述计算机指令被 处理器执行时， 完成权利要求1 ‑7任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114549982 A 3