-
题名一种基于跨域融合网络的红外目标检测方法
被引量：11
- 1
-
-
作者
赵明
张浩然
-
机构
上海海事大学信息工程学院
中国科学院上海技术物理研究所中国科学院智能红外感知重点实验室
-
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期331-341,共11页
-
基金
上海市自然科学基金(No.20ZR1423500)
中国科学院智能红外感知重点实验室开放课题(No.CAS-IIRP-04)。
-
文摘
由于红外图像本身缺乏纹理信息,多数目标检测网络针对红外图像难以达到理想的检测效果,该方法提出了一种跨域融合网络结构,结合多个模态进行红外目标检测。首先,采用无需成对的图像转换网络,对已有的红外数据集进行模态转换,生成伪可见光数据集;然后,提出了红外域和伪可见光域双通道的多尺度特征融合结构,采用特征金字塔网络获取每个模态的特征图,对多尺度特征进行双模态特征融合;最后,为了弥补融合过程中的纹理缺失,提出软权重分配模块,通过拼接参数化后的源域、目标域和融合域特征,自适应分配和优化网络权重,从而提高特征提取与目标检测的精度。与常规方法相比该方法方法具有更好的红外目标检测性能。
-
关键词
红外图像
红外目标检测
模态转换网络
跨域融合
软权重分配
-
Keywords
Infrared image
Infrared target detection
modal transformation network
Cross-domain fusion
Soft weight distribution
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
