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难点注意力感知红外小目标检测网络
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作者 王伯 宋延嵩 董小娜 《中国光学(中英文)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期538-547,共10页
随着飞行器机动性能的提升,多帧红外小目标检测方法不足以满足检测要求。近年来,基于深度学习的单帧红外小目标检测方法取得了巨大成功。然而,红外小目标通常缺少形状特征,而且边界与背景模糊不清,给准确分割带来了一定的挑战。针对上... 随着飞行器机动性能的提升,多帧红外小目标检测方法不足以满足检测要求。近年来,基于深度学习的单帧红外小目标检测方法取得了巨大成功。然而,红外小目标通常缺少形状特征,而且边界与背景模糊不清,给准确分割带来了一定的挑战。针对上述问题,本文提出难点注意力感知红外小目标检测网络。通过基于点的区域建议模块获取目标潜在区域,同时滤除多余背景。为实现高质量分割、细化掩码边界模块、判断粗掩码中无序、非局部难以分辨点,融合这些难点的多尺度特征,进行逐像素注意力建模。最后,由点检测头对难点注意力感知特征重新预测,生成精细分割掩码。在公开数据集NUDT-SIRST和IRDST上进行测试,平均精度均值mAP达到87.4和63.4,F值达到0.8935和0.7056。本文提出的难点注意力感知红外小目标检测网络可在多检测场景、多目标形态下实现准确分割,抑制误报信息,同时控制计算开销。 展开更多
关键词 目标检测 深度学习 红外成像 红外小目标检测 注意力机制
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