超分辨率与伪装物体检测的比较研究
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。超分辨率 (SR) 和伪装物体检测 (COD) 是计算机视觉领域中的两个热门主题,本文首次进行了这两个领域的综合比较评估,基于常用的 COD 数据集对不同的超分辨率方法进行基准测试,同时通过使用 SR 方法处理的 COD 数据评估不同的 COD 模型的鲁棒性,旨在构建这两个领域之间的连接,发现新的实验现象,并总结新的实验结果。
本文介绍了一种名为CamoDiffusion的目标检测伪装方法,通过扩散模型的去噪过程减少噪声,采用随机采样从掩蔽分布中得出多个预测。实验结果显示,CamoDiffusion在三个COD数据集上表现出优越性能,尤其在COD10K数据集上达到了0.019的平均绝对误差(MAE)。