从未配对背景序列中分离区域-特征驱动的伪装图案生成方法 董超毅、 曹岩、 冯宇辰、 朱子言、 于军、 陈晨、 熊峰

《Symmetry》：Decoupled Region-Feature-Driven Camouflage Pattern Generation from Unpaired Background Sequences Chaoyi Dong, Yan Cao, Yuchen Feng, Ziyan Zhu, Jun Yu, Chen Chen and Feng Xiong

　　

摘要

伪装设计需要区域一致的色彩和纹理合成。然而，实际的数据集往往受到有限配对监督数据和跨源分布变化的限制，这阻碍了在异构环境中的可靠泛化。为了解决这个问题，我们提出了一种基于区域特征的伪装生成框架，该框架可以从非配对的背景序列中生成伪装。该框架的主要贡献在于构建了一个解耦的序列条件区域表示，并利用它来驱动在非配对监督下的融合背景优先的伪装生成流程。具体来说，每个背景序列被编码成一个连续的区域描述符，并与一个离散的环境×季节代码结合；在非配对监督下，这种解耦的条件通过风格调制引导基于StyleGAN2的融合背景合成，之后一个确定性的数字伪装渲染器将合成的融合背景转换为一个可部署的图案。在一个分层的测试集中，合成的背景实现了FID = 15.2 ± 0.5、KID = 4.7 ± 0.3 × 10^?3的性能，并且在测试设置下显示出稳定的条件适应性。辅助的序列一致性指标包括PSNR = 34.56 dB、SSIM = 0.776和LPIPS = 0.134。在配对的森林场景检测器协议下，生成的伪装将单阶段检测器的平均图像最佳IoU从0.716降低到0.400，将两阶段检测器的平均图像最佳IoU从0.690降低到0.460。总体而言，这些结果支持了所提出的条件设计和转移机制在当前实验设置下的有效性。