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一种多深度特征连接的红外弱小目标检测方法
王维佳; 熊文卓; 朱圣杰; 宋策; 孙翯; 宋玉龙
2023
发表期刊计算机科学
卷号51期号:01页码:175-183
摘要针对红外弱小目标像元数量少、图像背景复杂、检测精度低且耗时较长的问题,文中提出了一种多深度特征连接的红外弱小目标检测模型(MFCNet)。首先,提出了多深度交叉连接主干形式以增加不同层间的特征传递,增强特征提取能力;其次,设计了注意力引导的金字塔结构对深层特征进行目标增强,分离背景与目标;提出非对称融合解码结构加强解码中纹理信息与位置信息保留;最后,引入点回归损失得到中心坐标。所提网络模型在SIRST公开数据集与自建长波红外弱小目标数据集上进行训练并测试,实验结果表明,与现有数据驱动和模型驱动算法相比,所提算法在复杂场景下具有更高的检测精度及更快的速度,模型的平均精度相比次优模型提升了5.41%,检测速度达到100.8 FPS。
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/68355
专题中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
作者单位1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
2.中国科学院大学大珩学院
推荐引用方式
GB/T 7714
王维佳,熊文卓,朱圣杰,等. 一种多深度特征连接的红外弱小目标检测方法[J]. 计算机科学,2023,51(01):175-183.
APA 王维佳,熊文卓,朱圣杰,宋策,孙翯,&宋玉龙.(2023).一种多深度特征连接的红外弱小目标检测方法.计算机科学,51(01),175-183.
MLA 王维佳,et al."一种多深度特征连接的红外弱小目标检测方法".计算机科学 51.01(2023):175-183.
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