arXiv ID:
2602.03591
arXiv 提交日期: 2026-02-03
高分辨率水下伪装目标检测:GBU-UCOD数据集及拓扑感知与频率解耦网络 / High-Resolution Underwater Camouflaged Object Detection: GBU-UCOD Dataset and Topology-Aware and Frequency-Decoupled Networks
1️⃣ 一句话总结
本研究提出了一个名为DeepTopo-Net的新框架,通过结合拓扑感知建模和频率解耦感知技术,并配套发布了首个针对海洋垂直分带的高分辨率数据集GBU-UCOD,有效解决了在复杂水下环境中检测伪装目标(尤其是细长或透明生物)时目标结构易断裂和特征难以提取的难题。