密集多级特征融合网络

模型缩小4800%

通过目标上下文与高斯显著性特征提取及多级密集特征融合，在有限样本下实现高精度红外弱小目标检测。

马天磊 · 杨震 · Yi-Fan · Song · Jing, Liang · 王河山

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2023

参数信息

精度提升
8 %
模型尺寸缩小
4800 %

技术优势

模型体积可大幅减小

多级密集特征融合结构将特征复用机制引入网络，大幅减少可训练参数数量，便于在资源受限设备上部署。

小目标特征不再稀疏

目标上下文与高斯显著性特征提取模块受热扩散模型和人眼视觉机制启发，引入高斯显著性和局部上下文特征，增强目标特征表达。

应用场景