基于 MAE 的动态背景重建用于红外小目标检测
计算机视觉与模式识别
2024-06-11 v2
摘要
复杂背景下的红外小目标检测（ISTD）是一个难题，因为目标与背景之间的差异不易区分。背景重建是应对该问题的方法之一。本文提出一种基于背景重建的 ISTD 方法，称为动态背景重建（DBR）。DBR 由三个模块组成：动态平移窗口模块（DSW）、背景重建模块（BR）和检测头（DH）。BR 利用 Vision Transformers 在重建缺失图像块方面的优势，采用掩码比为 50% 的网格掩码策略来重建无目标的干净背景。为避免将一个目标分割到相邻两个图像块中导致重建失败，在输入嵌入前执行 DSW。DSW 计算偏移量，红外图像据此动态平移。为减少将重建误差误判为目标所致的假阳性（FP）情况，DH 采用密集连接 Transformer 的结构以进一步提升检测性能。实验结果表明，DBR 在两个 ISTD 数据集 MFIRST（64.10%）和 SIRST（75.01%）上取得了最佳的 F1 分数。
引用
@article{arxiv.2301.04497,
title = {Dynamic Background Reconstruction via MAE for Infrared Small Target Detection},
author = {Jingchao Peng and Haitao Zhao and Kaijie Zhao and Zhongze Wang and Lujian Yao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.04497},
year = {2024}
}