一种基于全局引导与多尺度交叉融合的水下伪装目标检测方法

本发明公开了一种基于全局引导与多尺度交叉融合的水下伪装目标检测方法，首先，下载数据集并进行图像增强操作；其次，将预处理后的图像输入视觉大模型SAM2的主干，提取多尺度特征；接着，采用高层语义特征生成全局引导图，引导模型感知目标的潜在空间分布；各尺度特征进行交叉融合，并通过多尺度上下文聚合增强细节特征；结合增强后的特征与全局引导图生成高精度的伪装目标预测图；最后，采用训练好的深度学习网络和权重文件检测测试集中的图像，输出分割结果。本发明利用全局引导机制强化模型定位能力，并通过多尺度特征交叉增强提升边界识别精度，有效克服了现有伪装目标检测算法在复杂背景下定位不准的问题，具有较高的检测精度与鲁棒性。