基于Efficientnet的红外目标检测算法

来源：电子测量技术杂志2023年第16期北京时间：

作者：侯艳丽，王娟

单位：河北科技大学信息科学与工程学院 石家庄 050018

摘要：针对复杂场景下红外目标检测存在准确率低、召回率低的问题，为了提高红外图像中的小目标以及被遮挡目标的检测识别能力，提出基于Efficientnet的红外目标检测算法。首先，将高效轻量的Efficientnet作为模型的特征提取主干网，降低模型的参数量，提升训练速度。在Efficientnet主干网的最后一个输出层引入SPP模块，丰富特征图的表达能力，进行多尺度融合，扩大特征图的感受野；在模型特征融合部分，使用FPN特征金字塔网络，特征融合后增加CSPNet模块和ECA注意力机制，加强特征提取。检测部分使用YOLO Head，对目标进行分类和回归，并用CIoU Loss作为边界框回归损失函数，提高对被遮挡目标的识别能力。实验结果表明，基于Efficientnet的模型大小仅为YOLOv3的188%，并且在FLIR数据集上mAP达到8074%，相比于YOLOv3算法提高1012%，该模型在减少模型参数量的同时，提升了检测精度。该模型在FLIR数据集上具有良好的泛化能力，提高了对小目标和遮挡目标的检测能力。

关键词：红外目标检测;Efficientnet;ECA注意力机制;SPP;CIoU Loss

基金资助：河北省重点研发计划（21355901D）项目资助