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图书信息
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多模态视觉数据融合的伪装目标智能检测技术
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| ISBN： | 9787551742580 |
定价： | ￥78.00 |
| 作者： | 杨青[等]编著 |
出版社： | 东北大学出版社 |
| 出版时间： | 2026年09月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 147页 |
装祯： | 平装 |
中图法： | TP391.41 |
相关供货商
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供货商名称
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库存量
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库区
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更新日期
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其它供货商库存合计
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548
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2026-10-14
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图书简介 | | 全书共分六章，涵盖了从单一RGB模态到多模态融合的技术路线与方法创新。第一章绪论介绍伪装目标检测的背景、挑战及其在农业害虫识别、工业缺陷检测、医学图像分割等领域的应用价值。第二章探索基于CNN-Transformer融合的RGB图像伪装目标检测，提出CTF-Net网络架构，通过跨域融合模块、边缘感知模块和特征增强模块实现CNN的局部细节建模能力与Transformer的全局上下文关系捕获能力的有效融合。第三章针对视频伪装目标检测提出高效的时空信息利用策略，设计了相邻时空记忆模块、选择性时空聚合模块和多特征融合模块，有效处理视频中的时序依赖与运动信息。第四章聚焦深度数据构建与质量优化，提出了深度筛选和校准(DSC)框架，包括多维度的深度质量评价指标和两阶段深度校准策略，为RGB-D伪装目标检测提供高质量深度数据。第五章研究自适应特征融合的RGB-D伪装目标检测，提出非对称增强与交互融合网络(AEIFNet)，通过非对称特征增强模块、多模态交互融合模块和跨层细化解码器，有效解决RGB和深度模态特征的差异性与互补性问题。第六章探讨RGB-D弱监督伪装目标检测技术，为减少高成本的像素级标注需求提供新思路。 |
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