近日，我校智能信息处理团队以杭州电子科技大学为第一单位，我校本科生为第一作者发表的论文《Shrink and Expose: Locate Edge Coarse-to-Fine for Camouflaged Object Detection》被中科院二区期刊IEEE Transactions on Consumer Electronics录用。第一作者为团队22级本科生康可均，指导老师为我校刘一秀老师和颜成钢教授，由杭州电子科技大学，东北大学，中山大学和武汉大学合作完成。
该研究主要关注伪装目标检测中的边缘定位问题。在实际场景中，伪装物体通常与背景融合，边缘信息模糊，使得传统的检测方法难以准确地定位伪装物体的边缘。为了解决这一问题，研究提出了一种多阶段细化框架（SAE），通过逐步收缩和暴露操作，实现了从粗到细的边缘定位。该框架灵感来源于人类捕捉物体边缘的过程，具体采用了正负边缘收缩模块，通过对比正负预测结果获得边缘概率分布，并在每个阶段明确传播边缘信息，以增强边缘纹理细节。在此基础上，研究引入了边缘暴露注意力机制，以更好地突出显著的边缘，同时确保前一阶段的边缘状态对当前阶段的影响。此外，研究还提出了异常定位限制，旨在消除由于边缘状态过渡或变形导致的异常，确保细化过程的稳定性和精确性。 通过上述方法，所提出的多阶段细化框架在多个伪装物体检测基准上，在三个伪装目标检测数据集上明显优于现有的最先进方法，并有效提升了边缘定位的准确性与鲁棒性。
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