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题名门控卷积和高频特征融合的红外小目标检测
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作者
刘奎
唐慧萍
苏本跃
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机构
安庆师范大学计算机与信息学院
铜陵学院数学与计算机学院
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出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第7期306-314,共9页
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基金
安徽省科技重大专项(201903a06020006)
安徽省高校自然基金重点项目(KJ2017A353)。
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文摘
针对在远距离复杂场景下红外小目标尺寸和形状差异大、检测精度欠佳的问题,提出了一种基于门控卷积和高频特征融合的红外小目标检测模型。为了解决复杂场景下目标尺寸差异的问题,通过在U-Net下采样过程中使用门控快速傅里叶卷积(gated fast Fourier convolution,GFFC)模块提取多尺度的全局和局部特征,为提升模型在不同复杂程度数据集上的训练效果,利用超参数门控调节网络对目标全局和局部特征的权重,以平衡对全局和局部特征的需求。为解决红外小目标形状差异的问题,采用了高频特征融合(high-frequency feature fusion,HFF)模块,进一步提取高频子带特征,增强红外小目标细节纹理信息。在SIRST和IRSTD数据集上的实验结果表明,相比基准UCF方法,提出的方法在两个数据集的评价指标下分别提升了0.83个百分点、0.40个百分点和5.18个百分点、0.23个百分点,证明了该方法的有效性。
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关键词
门控快速傅里叶卷积
高频特征融合
红外小目标检测
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Keywords
gated fast Fourier convolution(GFFC)
high-frequency feature fusion(HFF)
infrared small target detection
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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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