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本研究提出DRRNet,通过“上下文-细节-融合-精炼”四阶段架构,解决伪装物体检测中的识别困难。该方法结合全局伪装模式与微观结构信息,显著提高检测精度,实验结果显示其优于现有技术。

DRRNet: Macro-Micro Feature Fusion and Dual Reverse Refinement for Camouflaged Object Detection

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-14T00:00:00Z
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