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基于MA-DETR的SAR图像飞机目标检测
1
作者
周文骏
黄硕
+4 位作者
张宁
宋传龙
赵宇轩
段一帆
徐国庆
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第18期2814-2822,共9页
SAR图像目标检测近年来一直是研究热点,但其成像不清晰的特点也导致DETR网络模型无法很好地提取其潜在特征,同时DETR网络也存在训练周期长、收敛慢的问题。为此设计了一种基于多标签分配的DETR网络(Multi-label Assignment DETR,MA-DETR...
SAR图像目标检测近年来一直是研究热点,但其成像不清晰的特点也导致DETR网络模型无法很好地提取其潜在特征,同时DETR网络也存在训练周期长、收敛慢的问题。为此设计了一种基于多标签分配的DETR网络(Multi-label Assignment DETR,MA-DETR)用于SAR图像飞机目标检测任务。本文利用添加大尺度抖动(Large Scale Jittering,LSJ)的数据增强模块增强网络训练效果,然后设计了一种多标签分配监督模块处理从编码器输出的数据,其中多个监督辅助头提取潜在特征并输入到解码器改善DETR网络一对一标签分配方式的不足之处。最后还设计了一种匹配增强模块加入解码器中,缓解由匈牙利匹配算法带来的匹配离散性,提高网络训练损失收敛速度。实验结果表明:在SAR AIRcraft数据集上,相较于原方法,本文方法使AP0.5和AP0.75精度分别提高了7.9%和7.4%,同时基于相同的训练网络,其损失收敛速度有3.3倍的提升。新的网络结构有效提高SAR图像目标检测精度,并且减少了DETR网络训练周期。
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关键词
目标检测
SAR图像
DETR网络
注意力机制
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职称材料
题名
基于MA-DETR的SAR图像飞机目标检测
1
作者
周文骏
黄硕
张宁
宋传龙
赵宇轩
段一帆
徐国庆
机构
上海
大学通信与信息工程学院
上海
航
天
电子通讯设备研究所
上海市天基异构网络协同计算重点实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第18期2814-2822,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(No.2023YFE0208100)。
文摘
SAR图像目标检测近年来一直是研究热点,但其成像不清晰的特点也导致DETR网络模型无法很好地提取其潜在特征,同时DETR网络也存在训练周期长、收敛慢的问题。为此设计了一种基于多标签分配的DETR网络(Multi-label Assignment DETR,MA-DETR)用于SAR图像飞机目标检测任务。本文利用添加大尺度抖动(Large Scale Jittering,LSJ)的数据增强模块增强网络训练效果,然后设计了一种多标签分配监督模块处理从编码器输出的数据,其中多个监督辅助头提取潜在特征并输入到解码器改善DETR网络一对一标签分配方式的不足之处。最后还设计了一种匹配增强模块加入解码器中,缓解由匈牙利匹配算法带来的匹配离散性,提高网络训练损失收敛速度。实验结果表明:在SAR AIRcraft数据集上,相较于原方法,本文方法使AP0.5和AP0.75精度分别提高了7.9%和7.4%,同时基于相同的训练网络,其损失收敛速度有3.3倍的提升。新的网络结构有效提高SAR图像目标检测精度,并且减少了DETR网络训练周期。
关键词
目标检测
SAR图像
DETR网络
注意力机制
Keywords
object detection
Synthetic Aperture Radar(SAR)image
Detection Transformer(DETR)network
attention mechanism
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MA-DETR的SAR图像飞机目标检测
周文骏
黄硕
张宁
宋传龙
赵宇轩
段一帆
徐国庆
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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