【摘 要】
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由于红外图像本身缺乏纹理信息,多数目标检测网络针对红外图像难以达到理想的检测效果,该方法提出了一种跨域融合网络结构,结合多个模态进行红外目标检测.首先,采用无需成对的图像转换网络,对已有的红外数据集进行模态转换,生成伪可见光数据集;然后,提出了红外域和伪可见光域双通道的多尺度特征融合结构,采用特征金字塔网络获取每个模态的特征图,对多尺度特征进行双模态特征融合;最后,为了弥补融合过程中的纹理缺失,提出软权重分配模块,通过拼接参数化后的源域、目标域和融合域特征,自适应分配和优化网络权重,从而提高特征提取与目标
【机 构】
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上海海事大学 信息工程学院,上海 201306;中国科学院上海技术物理研究所 中国科学院智能红外感知重点实验室,上海 200083;上海海事大学 信息工程学院,上海 201306
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由于红外图像本身缺乏纹理信息,多数目标检测网络针对红外图像难以达到理想的检测效果,该方法提出了一种跨域融合网络结构,结合多个模态进行红外目标检测.首先,采用无需成对的图像转换网络,对已有的红外数据集进行模态转换,生成伪可见光数据集;然后,提出了红外域和伪可见光域双通道的多尺度特征融合结构,采用特征金字塔网络获取每个模态的特征图,对多尺度特征进行双模态特征融合;最后,为了弥补融合过程中的纹理缺失,提出软权重分配模块,通过拼接参数化后的源域、目标域和融合域特征,自适应分配和优化网络权重,从而提高特征提取与目标检测的精度.与常规方法相比该方法方法具有更好的红外目标检测性能.
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