首页> 中文期刊> 《光学精密工程》 >采用空间注意力机制的红外弱小目标检测网络

采用空间注意力机制的红外弱小目标检测网络

         

摘要

红外弱小目标检测被广泛应用于预警、制导等国防领域中.然而,红外弱小目标所占像素少、缺少形状特征和纹理特征,使得红外弱小目标检测成为一个具有挑战性的课题.针对红外弱小目标检测,提出了一种简单高效的实时红外弱小目标检测网络.检测网络利用自适应感受野融合模块来增加小目标周围的上下文信息,并通过引入空间注意力机制来建立不同区域之间的相关性模型,使不同区域之间的相关性和紧凑性得到加强.为了提高检测网络对目标的定位和正负样本的判别能力,分别利用GIOU loss和Focal loss来设计损失函数.在3个红外弱小目标序列和单帧红外图像上进行实验,检测网络分别取得了91.62%,71.54%,81.77%和90.67%的AP值,且检测速度接近165 FPS.实验结果表明,该红外弱小目标检测网络对复杂背景和低信噪比条件下的红外弱小目标具有较好的检测效果.

著录项

  • 来源
    《光学精密工程》 |2021年第4期|843-853|共11页
  • 作者单位

    中国科学院沈阳自动化研究所 辽宁沈阳110016;

    中国科学院机器人与智能制造创新研究院 辽宁沈阳110016;

    中国科学院大学 北京100049;

    中国科学院光电信息处理重点实验室 辽宁沈阳110016;

    辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室 辽宁沈阳110016;

    中国科学院沈阳自动化研究所 辽宁沈阳110016;

    中国科学院机器人与智能制造创新研究院 辽宁沈阳110016;

    中国科学院光电信息处理重点实验室 辽宁沈阳110016;

    辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室 辽宁沈阳110016;

    中国科学院沈阳自动化研究所 辽宁沈阳110016;

    中国科学院机器人与智能制造创新研究院 辽宁沈阳110016;

    中国科学院大学 北京100049;

    中国科学院光电信息处理重点实验室 辽宁沈阳110016;

    辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室 辽宁沈阳110016;

    中国科学院沈阳自动化研究所 辽宁沈阳110016;

    中国科学院机器人与智能制造创新研究院 辽宁沈阳110016;

    中国科学院光电信息处理重点实验室 辽宁沈阳110016;

    辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室 辽宁沈阳110016;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP394.1;
  • 关键词

    红外弱小目标检测; 注意力机制; 卷积神经网络; 深度学习;

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号