提出了一种新的解决红外图像小目标检测问题的深度卷积网络将对小目标的检测问题转化为对小目标位置分布的分类问题检测网络由全卷积网络和分类网络组成全卷积网络对红外小目标进行增强和初步筛选实现红外图像的背景抑制分类网络以原始...提出了一种新的解决红外图像小目标检测问题的深度卷积网络将对小目标的检测问题转化为对小目标位置分布的分类问题检测网络由全卷积网络和分类网络组成全卷积网络对红外小目标进行增强和初步筛选实现红外图像的背景抑制分类网络以原始图像和背景抑制后的图像为输入对目标点后续筛选网络中引入 SEnet(Squeeze and Excitation Networks)对特征图进行选择实验验证了整个检测网络相对于传统小目标检测算法的优势所提出的基于深度卷积神经网络的小目标检测方法对复杂背景下低信噪比且存在运动模糊的小目标具有很好的检测效果.展开更多
文摘提出了一种新的解决红外图像小目标检测问题的深度卷积网络将对小目标的检测问题转化为对小目标位置分布的分类问题检测网络由全卷积网络和分类网络组成全卷积网络对红外小目标进行增强和初步筛选实现红外图像的背景抑制分类网络以原始图像和背景抑制后的图像为输入对目标点后续筛选网络中引入 SEnet(Squeeze and Excitation Networks)对特征图进行选择实验验证了整个检测网络相对于传统小目标检测算法的优势所提出的基于深度卷积神经网络的小目标检测方法对复杂背景下低信噪比且存在运动模糊的小目标具有很好的检测效果.