【摘 要】
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近些年以来,红外小目标检测任务受到非常多的关注,在海上监控和预警系统当中的应用较为广泛。传统的红外图像小目标检测方法非常依赖手工特征的设置,导致模型不稳定,难以适应场景的变化;而使用深度学习直接检测的方式也因为尺度问题很难检测到真正的小目标。为了更好地实现对红外小目标图像的检测,本文提出了一个基于纹理增强的红外小目标分割检测网络GSTD-Net,并在其基础上构建了一个强弱监督联合的网络损失函数,具
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近些年以来,红外小目标检测任务受到非常多的关注,在海上监控和预警系统当中的应用较为广泛。传统的红外图像小目标检测方法非常依赖手工特征的设置,导致模型不稳定,难以适应场景的变化;而使用深度学习直接检测的方式也因为尺度问题很难检测到真正的小目标。为了更好地实现对红外小目标图像的检测,本文提出了一个基于纹理增强的红外小目标分割检测网络GSTD-Net,并在其基础上构建了一个强弱监督联合的网络损失函数,具体做法如下:（1）GSTD-Net基于U-Net骨干结构,同样分为编码和解码两个部分。考虑到红外小目标图像目标像素信息少的特性,并不需要增加跳跃连接来链接编码特征和解码特征,简单的串行结构已经可以满足小目标任务。不同于普通的U-Net网络,GSTD在前期编码过程及时补充图像先验信息,来尽可能保留住图像中的关键目标特征,使其不被丢失在层层网络之中。解码网络主要由纹理增强层—Gabor卷积神经网络层组成,该网络层是仿照Gabor滤波设计出来的,利用Gabor滤波独特的生物学特性增强网络提取特征的能力,可以充分有效地提取到目标内在特征,对变化的场景具有鲁棒性。（2）另外考虑到小目标具有体积小和易淹没在杂波中的特点,在GSTD-Net的基础上构建了一个强弱监督联合的网络损失函数。使用KL损失作为较弱的一个监督,并采用回归预测概率分布的策略来实现KL损失,可以更加灵活的预测网络中的不确定性。使用这种强弱监督组合的方式可以更加全面地监督网络所有特征信息,以一种更加高效准确的方式逼近网络,进一步提高网络检测准确率。本文提出的红外小目标检测方法在多个公开的红外小目标数据集和我们自己创建的数据集NUCC-SIRST上进行了实验。实验结果表明,本文提出的检测算法相较于传统的小目标检测方法以及其他深度学习检测方法,检测概率得到了不小的提升,生成的预测分割图片简洁明了,无多余杂波出现,由此验证了本算法的有效性和优越性。
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