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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于自相似性的双分支特征融合的伪装目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116129152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310170387.4，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种基于自相似性的双分支特征融合的伪装目标检测方法是由林贤明;朱源;纪荣嵘设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自相似性的双分支特征融合的伪装目标检测方法在说明书摘要公布了：一种基于自相似性的双分支特征融合的伪装目标检测方法，涉及多角度特征融合、自相似性约束及特征优化。针对于普遍利用先搜索再识别的不同网络框架无法更有效定位前背景更精细区别的问题，1使用backbone提取低级、中级以及高级特征；2针对中高层特征采用双分支特征融合的方式获取增强后的特征；3通过特征优化继续得到最终精细的预测图；4对于增强后的特征根据groundtruth分别找到映射后的前背景区域，计算各自自相似性矩阵，对于精细特征直接利用groudtruth进行全局自相似性约束，最后计算粗预测图、精细预测图与自相似性三大部分损失。突出前背景之间更精细的区别，降低模型检测平均绝对误差。

本发明授权一种基于自相似性的双分支特征融合的伪装目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自相似性的双分支特征融合的伪装目标检测方法，其特征在于包括以下步骤： 1使用backbone提取不同层的特征，其中包括低级、中级以及高级共三组特征； 2针对于中高层特征采用双分支特征融合的方式获取增强后的特征，一个分支使用空洞卷积的方式，以扩大感受野，其中采用较大的空洞率进行特征融合；另一个分支使用多尺度融合的方式，由底向上与自顶向下的方式融合多尺度的信息； 为了合并更多有区别的信息，使用双分支特征融合的方式提取增强后的特征，该模块提取不同角度的特征；其中具体包括SRF模块以及MSSD模块； SRF模块包含两个平行的分支，先通过一个1×1的卷积层将通道数增加到160，之后送入两个并行的分支，其中第一个分支采用1×1的卷积操作将通道数减少到32，另一分支则使用空洞卷积的方式，使用空洞率为18的3×3的卷积，最后将两个分支合并，同时送入ReLu函数，得到SRF分支最终的输出； 在第二个分支中，针对于多尺度目标检测中固定感受野对较小目标有限制的问题，引入mssd这样的结构补充到特征增强的过程中，将F3，F4，F5上的特征concate到一起，再通过下采样的方式生成新的特征金字塔层； 在获取增强特征后，利用特征解码器得到粗预测图； 3使用特征优化的手段继续获取最终精细的预测图，同时计算粗预测图与精细预测图的损失； 4对于步骤3特征细化后的特征加以自相似性约束，根据groundtruth分别找到增强特征映射后的前背景区域，分别计算各自的自相似性矩阵，同时计算粗预测图、精细预测图与自相似性三大部分的损失。

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