一种跨模态伪装目标检测方法

本发明涉及计算机视觉领域，是一种跨模态伪装目标检测方法，包括：将RGB图像与辅助模态数据进行批维拼接并输入共享编码器生成多尺度特征表示；对多尺度特征表示进行空洞空间金字塔池化处理，并结合拉普拉斯算子增强边界结构信息以产生边界特征；对边界特征进行模态分离并通过通道注意力与空间注意力机制进行融合生成融合特征；根据融合特征生成权重并对RGB特征与辅助模态特征进行加权组合生成融合表示；通过解码器与递归双向细化结合自顶向下与自底向上的特征交互机制对融合特征进行逐级优化，生成目标预测结果。本发明通过边界增强、自适应融合及双向细化机制，实现对多模态数据的建模，提升检测性能。