一种基于点监督的伪标签优化的伪装目标检测方法

本发明公开了一种基于点监督的伪标签优化的伪装目标检测方法，具体为，将图像输入骨干网络得到对应的初始预测图；将图像对应的点注释和边界框注释组成多提示输入万物分割模型分割得到点掩码和边界框掩码；采用语义熵的多掩码加权融合机制得到伪标签；构建全局‑局部感知模块，全局‑局部感知模块包括全局感知模块、局部感知模块；采用二元交叉熵损失和对比损失作为最终的损失函数训练伪装目标检测模型；本发明有益效果是：（1）在降低了标注成本的同时提高了监督信号的质量。（2）充分地利用稀疏的点标注信息，提高了弱监督伪装目标检测的准确率。