渐进注意力自适应区域建议网络

密集型微小目标定位

在无人机图像中，通过渐进注意力机制和自适应提案数量实现微小目标的高质量候选框生成。

Youjiang, Yu · 张凯兵 · 王晓华 · 王楠楠 · 高新波

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2023

技术优势

候选框更准

渐进注意力机制由多尺度前注意力模块和自顶向下的后注意力模块组成，先粗滤背景再精细定位微小目标，提高了候选框质量。

提案数量自适应

受人群计数启发的迷你密度图根据目标分布自适应确定候选框数量，减少了冗余同时保持高质量候选框。

性能超越同行

在平均精度和平均召回率两个指标上均优于其他方法，证实了所提ARPN的优越性。

应用场景

• 无人机视觉：提升无人机航拍图像中微小行人的检测精度，支持搜索救援和监控任务。
• 微小目标检测：替换标准RPN，为两阶段检测器生成高质量微小目标候选框。
• 具身智能感知：为具身智能体提供可靠的微小目标候选框，增强视觉感知能力。