用于红外小目标检测的 CourtNet
计算机视觉与模式识别
2023-07-20 v2
摘要
红外小目标检测(ISTD)是一项重要的计算机视觉任务。ISTD 旨在从复杂背景杂波中分离出小目标。红外辐射随距离衰减，使目标极其暗弱且易与背景杂波混淆，这令检测器难以平衡精确率与召回率。为应对该困难，本文提出一种基于神经网络的 ISTD 方法 CourtNet，其包含三个子网络：检方网络用于提升召回率；辩方网络致力于提高精确率；陪审网络对其结果加权以自适应平衡精确率与召回率。此外，检方网络采用密集连接 transformer 结构，可防止小目标在网络前向传播中消失。同时，引入细粒度注意力模块以准确锁定小目标。实验结果表明，CourtNet 在两个 ISTD 数据集 MFIRST (0.62) 和 SIRST (0.73) 上取得了最佳的 F1-score。
引用
@article{arxiv.2209.13780,
title = {CourtNet for Infrared Small-Target Detection},
author = {Jingchao Peng and Haitao Zhao and Kaijie Zhao and Zhongze Wang and Lujian Yao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.13780},
year = {2023}
}