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摘要

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伪装目标检测是一种新兴的计算机视觉检测任务，旨在检测“无缝”嵌入周围

环境的目标，然后将其完整的分割出来。近年来，卷积神经网络在伪装目标检测领

域被广泛使用，它从输入图像中获取多层级的特征信息，能够精准区分伪装目标和

背景。然而现有的基于卷积神经网络的伪装目标检测方法在边缘信息提取，各个层

级特征的独特性及上下文信息等方面存在不足，导致在面对真实场景时泛化性能

有限，难以满足理论研究层面与现实应用场景的要