AGPCNet：用于红外小目标检测的注意力引导金字塔上下文网络
计算机视觉与模式识别
2021-11-08 v1
摘要
红外小目标检测在地球观测、军事侦察、灾害救援等诸多领域均为重要问题，近期受到广泛关注。本文提出注意力引导金字塔上下文网络（AGPCNet）算法。其主要组件为注意力引导上下文块（AGCB）、上下文金字塔模块（CPM）与非对称融合模块（AFM）。AGCB 将特征图分块以计算局部关联，并利用全局上下文注意力（GCA）计算语义间全局关联；CPM 整合多尺度 AGCB 的特征；AFM 从特征融合视角整合低级与深层语义以增强特征利用。实验结果表明，AGPCNet 在两个可用红外小目标数据集上取得了新的最先进性能。源代码见 https://github.com/Tianfang-Zhang/AGPCNet。
引用
@article{arxiv.2111.03580,
title = {AGPCNet: Attention-Guided Pyramid Context Networks for Infrared Small Target Detection},
author = {Tianfang Zhang and Siying Cao and Tian Pu and Zhenming Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.03580},
year = {2021}
}
备注
12 pages, 13 figures, 8 tables