针对红外小目标图像的低分辨率、特征信息少、识别准确率低等问题,提出嵌入空间位置信息和多视角特征提取(Embedded Spatial Location Information and Multi-view Feature Extraction,ESLIMFE)的红外小目标检测模型。首先,随着网络深...针对红外小目标图像的低分辨率、特征信息少、识别准确率低等问题,提出嵌入空间位置信息和多视角特征提取(Embedded Spatial Location Information and Multi-view Feature Extraction,ESLIMFE)的红外小目标检测模型。首先,随着网络深度的增加导致特征图分辨率逐渐减小从而丢失细节信息,因此在骨干网络中嵌入空间位置信息融合注意力机制(Spatial Location Information Fusion,SLIF)弥补小目标特征信息。其次,结合C3模块和动态蛇形卷积提出多视角特征提取(Multi-view Feature Extraction,MVFE)模块,通过在不同视角下提取同一特征来增强小目标的特征表达能力。采用大选择核(Large Selection Kernel,LSK)模块,通过使用不同大小的卷积核提取小目标多尺度信息,以提高对红外小目标定位能力。最后,引入基于注意力的尺度内特征交互(Attention-based Intrascale Feature Interaction,AIFI)模块增强特征之间的交互性。在对空红外小目标数据集上进行实验,实验结果表明,mAP75的检测精度为90.5%,mAP50~95检测精度为74.5%,文中模型能够较好地实现对红外小目标精确检测。展开更多
