一种基于多分辨率细化网络的伪装目标检测方法

本发明公开了一种基于多分辨率细化网络的伪装目标检测方法，涉及伪装目标检测技术领域，通过设计的并行三重尺度输入策略，通过规避信息有损的下采样操作，从源头确保了全局上下文与局部高分辨率细节的完整性。在此基础上，跨校准模块在各尺度路径内部对特征进行了提纯，而迭代式跨尺度交互模块则通过多轮的相互修正与协同演化，最后，层级式上采样解码器将经过迭代精炼后的特征以从粗到细的方式，高效还原为像素级精准的预测结果，有效解决了不同尺度特征间的冲突与不确定性，最终形成了对伪装目标的鲁棒特征共识。