MaDiNet：用于 SAR 目标检测的 Mamba 扩散网络
图像与视频处理
2024-11-13 v1
摘要
SAR 目标检测的根本挑战在于在复杂的非合作环境中开发判别性、高效且鲁棒的目标特征表示。然而，准确的目标检测受到目标稀疏分布、离散特征以及复杂背景干扰等因素的阻碍。本研究提出用于 SAR 目标检测的 \textbf{Ma}mba \textbf{Di}ffusion \textbf{Net}work (MaDiNet)。具体而言，MaDiNet 将 SAR 目标检测概念化为在图像空间中生成边界框的位置（中心坐标）和大小（宽度和高度）的任务。此外，我们设计了 MambaSAR 模块以捕捉目标复杂的空间结构信息，并增强模型区分目标和复杂背景的能力。在大量 SAR 目标检测数据集上的实验结果达到 SOTA，证明了所提网络的有效性。代码可在 \href{https://github.com/JoyeZLearning/MaDiNet}{https://github.com/JoyeZLearning/MaDiNet} 获取。
引用
@article{arxiv.2411.07500,
title = {MaDiNet: Mamba Diffusion Network for SAR Target Detection},
author = {Jie Zhou and Chao Xiao and Bowen Peng and Tianpeng Liu and Zhen Liu and Yongxiang Liu and Li Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.07500},
year = {2024}
}