单点监督高分辨率动态网络用于红外小目标检测
计算机视觉与模式识别
2024-08-09 v2
摘要
红外小目标检测（IRSTD）任务面临两个主要挑战：1) 难以获取对现有方法至关重要的准确标注信息；2) 红外（IR）小目标信息在深度网络中容易丢失。为此，我们提出一种单点监督高分辨率动态网络（SSHD-Net）。与现有方法不同，我们仅通过单点监督即可实现最先进（SOTA）检测性能。具体地，我们首先设计了高分辨率交叉特征提取模块（HCEM），通过分层特征级联通道（SFCC）实现双向特征互动，平衡网络深度与特征分辨率，以保持深层IR小目标信息。其次，通过动态坐标融合模块（DCFM）实现全局与局部特征的有效集成，增强在复杂背景下的抗干扰能力。此外，我们引入高分辨率多级残差模块（HMRM）以提升语义信息提取能力。最后，我们设计了自适应目标定位检测头（ATLDH）以提高检测精度。在公开数据集NUDT-SIRST和IRSTD-1k上的实验表明，我们的方法有效。与其他SOTA方法相比，我们仅使用单一点监督即可实现更好的检测性能。
引用
@article{arxiv.2408.01976,
title = {Single-Point Supervised High-Resolution Dynamic Network for Infrared Small Target Detection},
author = {Jing Wu and Rixiang Ni and Feng Huang and Zhaobing Qiu and Liqiong Chen and Changhai Luo and Yunxiang Li and Youli Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.01976},
year = {2024}
}