一种多深度特征连接的红外弱小目标检测方法

作者：王维佳; 熊文卓^*; 朱圣杰; 宋策; 孙翯; 宋玉龙

来源：计算机科学, 2023, 1-10.

• 红外弱小目标
• 深度学习
• 目标检测
• 特征连接
• 注意力机制

针对红外弱小目标像元数量少，图像背景复杂，检测精度低且耗时较高的问题，文中提出了一种多深度特征连接的红外弱小目标检测模型（Multi-depth Feature Connection Network， MFCNet）。首先，模型提出了多深度交叉连接主干形式增加不同层间特征传递，增强特征提取能力；其次，设计了注意引导的金字塔结构对深层特征进行目标增强，分离背景与目标；提出非对称融合解码结构加强解码中纹理信息与位置信息保留；最后，模型引入点回归损失得到中心坐标。所提网络模型在SIRST公开数据集与自建长波红外弱小目标数据集上进行训练并测试，实验结果表明，与现有数据驱动和模型驱动算法相比较，所提算法在复杂场景下具有更高的检测精度及更快的速度。模型的检测对比次优模型平均精度提升了5.41%，检测速度达到100.8 FPS。

• 单位
  中国科学院大学; 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所