红外小目标检测网络

实时高精度

采用中等密度特征融合与由粗到精检测头，在保持深层特征的同时满足实时处理需求。

Chengyu, Li · 张艳 · Shi, Zhiguang · Yu, Zhang · 张翼

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2024

技术优势

保持深层小目标特征

中等密度模块连接三个特征层并加权融合，促进特征重用，避免池化导致的目标丢失。

轮廓预测更精确

由粗到精的检测头结合辅助损失，使网络预测的目标轮廓更准确。

增强泛化能力

新的数据增强方法有效提升网络在不同场景下的泛化性能。

应用场景

• 红外目标检测：用于复杂背景下快速发现微弱红外目标，替代易丢失小目标的传统深度网络。
• 遥感图像处理：在遥感图像中实时定位微小目标，提升处理速度和精度。
• 无人机视觉：为无人机机载视觉提供实时红外目标检测，满足边缘计算约束。