针对新学习策略的弱小目标检测方法

来源：计算机测量与控制杂志2023年第6期北京时间：

作者：薛锦,田增娴,师庆科,文占婷

单位：四川大学华西医院信息中心

摘要：基于深度卷积神经网络的目标检测在应用中展现出了良好的性能,然而,将其应用于弱小目标检测上依然性能欠佳。本文提出一种有效的弱小目标检测方法,使用改进的特征提取方法,利用尺度匹配策略选取合适的尺度进行小目标检测。同时在神经网络中设计自适应的融合模块,通过融合特征与接收域以增强目标环境特征。提出的方法在检测速度和精度上都具备良好的性能。有效解决了一般的框策略无法准确获取小目标的问题,新的策略使用自适应参数确定检测框。实验结果表明,提出的方法在视频数据中能够有效检测弱小目标,优于其它先进的目标检测方法。

关键词：深度卷积神经网络、弱小目标、红外图像、自适应融合模块

基金资助：国家科技部项目（编号:2020YFC2003404）