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难点注意力感知红外小目标检测网络
1
作者
王伯
霄
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。
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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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职称材料
题名
难点注意力感知红外小目标检测网络
1
作者
王伯
霄
宋延嵩
董小娜
机构
长春理工大学光电工程学院
长春理工大学空间光电技术研究所
出处
《中国光学(中英文)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期538-547,共10页
基金
国家重点研发计划(No.2022YFB3902505)
国家自然科学基金重点项目(No.U2141231)
国家自然科学基金(No.62305032)。
文摘
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。
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
Keywords
object detection
deep learning
infrared imaging
infrared small object detection
attention mechanism
分类号
V19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
E928.9 [军事—军事装备学]
TN911.73 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
难点注意力感知红外小目标检测网络
王伯
霄
宋延嵩
董小娜
《中国光学(中英文)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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职称材料
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