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基于特征增强和样本充分学习的红外飞机检测
被引量：
1
1
作者
徐红鹏
刘刚
+1 位作者
司起峰
陈会祥
《电光与控制》
北大核心
2025年第1期54-60,共7页
针对深度学习单阶段检测算法对红外飞机目标的特征提取能力不足以及样本学习不充分的问题,提出基于特征增强的全局上下文机制(FEGCM)和样本充分学习的目标检测算法。FEGCM可获取包含目标的全局信息与局部信息的特征图,从而提高特征提取...
针对深度学习单阶段检测算法对红外飞机目标的特征提取能力不足以及样本学习不充分的问题,提出基于特征增强的全局上下文机制(FEGCM)和样本充分学习的目标检测算法。FEGCM可获取包含目标的全局信息与局部信息的特征图,从而提高特征提取网络对目标特征的提取能力。通过在Focal Loss中添加调制因子,在关注难负样本学习的基础上,充分利用包含目标特性的部分易负样本,使得样本充分学习,从而帮助检测算法学习到更有意义的目标特征。实验表明,所提算法在自制红外飞机数据集上的mAP_(50)达到96.9%,能够有效实现红外飞机目标检测。
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关键词
红外飞机检测
全局上下文
空间注意力
Focal
Loss
易负样本
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题名
基于特征增强和样本充分学习的红外飞机检测
被引量：
1
1
作者
徐红鹏
刘刚
司起峰
陈会祥
机构
河南科技大学信息工程学院
出处
《电光与控制》
北大核心
2025年第1期54-60,共7页
基金
国家留学基金(留金项[2022]20号)
河南省高等学校重点科研项目(21A520012)。
文摘
针对深度学习单阶段检测算法对红外飞机目标的特征提取能力不足以及样本学习不充分的问题,提出基于特征增强的全局上下文机制(FEGCM)和样本充分学习的目标检测算法。FEGCM可获取包含目标的全局信息与局部信息的特征图,从而提高特征提取网络对目标特征的提取能力。通过在Focal Loss中添加调制因子,在关注难负样本学习的基础上,充分利用包含目标特性的部分易负样本,使得样本充分学习,从而帮助检测算法学习到更有意义的目标特征。实验表明,所提算法在自制红外飞机数据集上的mAP_(50)达到96.9%,能够有效实现红外飞机目标检测。
关键词
红外飞机检测
全局上下文
空间注意力
Focal
Loss
易负样本
Keywords
infrared aircraft detection
global context
spatial attention
Focal Loss
easy negative sample
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征增强和样本充分学习的红外飞机检测
徐红鹏
刘刚
司起峰
陈会祥
《电光与控制》
北大核心
2025
1
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