{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{“日期部分”：[[2024,5,22]]，“日期时间”：“2024-05-22T15:10:53Z”，“时间戳”：1716390653898}，“引用-计数”：0，“发布者”：“人工智能发展协会（AAAI）”，“问题”：“1”，“内容域”：{-“域”：[]，“交叉标记限制”：false}，“short container-title”：[“AAAI”]，“抽象”：“对于目标检测算法和通常被前景对象和背景环境之间完美的内在相似性所迷惑或欺骗的人类来说，识别被视觉吸收到背景中的伪装对象是很困难的。为了应对这一挑战，我们的目标是提取高分辨率纹理细节，以避免细节退化导致边缘和边界的视觉模糊。我们引入了一种新的HitNet，以迭代反馈的方式通过高分辨率特征来细化低分辨率表示，本质上是多尺度分辨率之间基于全局循环的连接。为了设计更好的反馈特征\ufb02ow并避免递归路径导致的特征损坏，提出了一种迭代反馈策略，以对每个反馈连接施加更多约束。在四个具有挑战性的数据集上进行的大量实验表明，与29种最先进的方法相比，我们的HitNet突破了性能瓶颈，取得了显著改进。此外，为了解决伪装场景中的数据稀缺性，我们提供了一个应用示例，将显著对象转换为伪装对象，从而从不同的显著对象数据集中生成更多伪装训练样本。代码将公开<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1609\/aaai.v37i1.25167“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2023,6,27]]，”date-time“：”2023-06-27T16:05:35Z“，”timestamp“：1687881935000}“，”page“：“881-889”，“source”：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：20，“title”：[“用于伪装对象检测的高分辨率迭代反馈网络”]，“prefix”：“10.1609”，“卷”：“37“，”作者“：[{”给定“：”小宾“，”家庭“：”胡“，”序列“：”第一“，”从属“：[]}，{”给出“：”朔“，”家族“：”王“，”顺序“：”附加“，”隶属“：[]}，，{“给定”：“薛斌”，“家庭”：“秦”，“序列”：“附加”，“从属”，{“given”：“Wenqi”，“family”：“Ren”，“sequence”：“附加“，”从属“：[]}，{“给定”：“东浩”，“家族”：“罗”，“序列”：“附加”，“从属”：[]neneneep，{”给定“：”应“，”家族“：”泰“，”序列“：”附加“，“从属“：[]}、{”给出“：”凌“，”家庭“：”邵“，”顺序“：”额外“，”隶属“：[]}]，“成员”：“9382”，“在线发布”：{“日期部分”：[2023,]6,26]]}，“集装箱标签”：[“AAAI人工智能会议记录“]，“original-title”：[]，“link”：[{“URL”：“https:\/\/ojs.AAAI.org\/index.php\/AAAI\/aarticle\/download\/25167\/24939”，“content-type”：“application\/pdf”，“content-version”：“vor”，“intended-application”：“text-mining”}，{“URL”：“https:\/\/ojs.aaai.org\/index.php\/aaai\/article\/download\/25167\/24939“，”content-type“：”unspecified“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”similarity-checking“}]，”deposed“：{”date-parts“：[2023,6,27]]，”date-time“：“2023-06-27T16:05:36Z”，”timestamp“：1687881936000}，”score“：1，”resource“：”{“primary”：{“URL”：“”https:\/\/ojs.aaai.org\/index.php\/aaai\/article\/view\/25167“}}，”副标题“：[]，”短标题“：[]，”已发布“：{”日期部分“：[2023,6,26]]}，“引用计数”：0，“日志发布”：{“发布”：“1”，“在线发布”：}“日期部分”：[[2023,6,27]}}、“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.10609 \/aaai.v37i1.25167“，”关系“：{}，”ISSN“：[”2374-3468“，”2159-5399“]，”ISSN-type“：[{”value”：“2374-3468”，“type”：“electronic”｝，｛“value”：“2159-5399”，“type”：“print”｝]，“subject”：[]，“published”：｛“date parts”：[[2023,6,26]]｝｝