BriefGPT - AI 论文速递
·
BihoT：用于高光谱伪装目标跟踪的大规模数据集和基准测试
💡
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
📝
内容提要
该文章介绍了协作伪装目标检测（CoCOD）任务及其数据集和模型。CoCOD旨在从相关图像中检测具有相同属性的伪装目标。作者构建了包含8528张图像的CoCOD8K数据集，并提出了BBNet模型。实验结果显示该方法在性能上优于其他竞争方法。
🎯
关键要点
- 协作伪装目标检测（CoCOD）任务旨在从相关图像中检测具有相同属性的伪装目标。
- 构建了首个大规模数据集CoCOD8K，包含8528张高质量图像，覆盖5个超类别和70个子类别。
- CoCOD8K数据集具有多样的目标外观和背景，挑战性较大。
- 提出了双向分支网络（BBNet）作为CoCOD的首个基准模型，能够整合共伪装线索。
- BBNet通过图像间协作特征探索模块、图像内目标特征搜索模块和局部-全局细化模块实现准确检测。
- 在CoCOD8K数据集上对18种最先进的模型进行了性能评估，结果显示所提出方法性能优越。
- 希望该数据集和模型能够促进COD社区的发展，相关资源可在指定网址获取。
➡️
