基于Transformer的伪装物体检测模型

摘要

以Transformer主干网络提取特征,探讨分层的特征增强及解码环节。在特征增强方面,提出上下文探索模块和细节注意力提升模块分别增强高层及低层特征;在解码方面,高层递进解码获得准确的位置信息,低层强化边缘细节。所提出的模型在四个数据集上验证,超越了已有模型,表明所提出的基于Transformer的模型对于伪装物体检测的有效性。