論文の概要: TBC-Net: A real-time detector for infrared small target detection using semantic constraint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05852v1
• Date: Fri, 27 Dec 2019 05:25:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 22:47:05.218967
• Title: TBC-Net: A real-time detector for infrared small target detection using semantic constraint
• Title（参考訳）: TBC-Net:意味制約を用いた赤外線小目標検出のためのリアルタイム検出器
• Authors: Mingxin Zhao, Li Cheng, Xu Yang, Peng Feng, Liyuan Liu, and Nanjian Wu
• Abstract要約: 深層学習は、小さな目標特徴の学習が困難であるため、赤外線小目標検出にはほとんど使われない。 赤外線小ターゲット検出のための新しい軽量畳み込みニューラルネットワークTBC-Netを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.24737906712967
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Infrared small target detection is a key technique in infrared search and tracking (IRST) systems. Although deep learning has been widely used in the vision tasks of visible light images recently, it is rarely used in infrared small target detection due to the difficulty in learning small target features. In this paper, we propose a novel lightweight convolutional neural network TBC-Net for infrared small target detection. The TBCNet consists of a target extraction module (TEM) and a semantic constraint module (SCM), which are used to extract small targets from infrared images and to classify the extracted target images during the training, respectively. Meanwhile, we propose a joint loss function and a training method. The SCM imposes a semantic constraint on TEM by combining the high-level classification task and solve the problem of the difficulty to learn features caused by class imbalance problem. During the training, the targets are extracted from the input image and then be classified by SCM. During the inference, only the TEM is used to detect the small targets. We also propose a data synthesis method to generate training data. The experimental results show that compared with the traditional methods, TBC-Net can better reduce the false alarm caused by complicated background, the proposed network structure and joint loss have a significant improvement on small target feature learning. Besides, TBC-Net can achieve real-time detection on the NVIDIA Jetson AGX Xavier development board, which is suitable for applications such as field research with drones equipped with infrared sensors.
• Abstract（参考訳）: 赤外線小目標検出は赤外線サーチ・トラッキング(irst)システムにおいて重要な技術である。 近年,可視光画像の視覚タスクにおいて深層学習が広く用いられているが,小目標特徴の学習が困難であるため,赤外線小目標検出にはほとんど使われていない。 本稿では,赤外線小ターゲット検出のための軽量畳み込みニューラルネットワークTBC-Netを提案する。 TBCNetは、ターゲット抽出モジュール(TEM)とセマンティック制約モジュール(SCM)から構成され、赤外線画像から小さなターゲットを抽出し、トレーニング中に抽出されたターゲット画像をそれぞれ分類するために使用される。 一方,共同損失関数と訓練方法を提案する。 SCMは、高レベルの分類タスクを組み合わせることでTEMに意味的制約を課し、クラス不均衡問題に起因する特徴の習得の困難さを解決する。 トレーニング中、ターゲットは入力画像から抽出され、SCMによって分類される。 推論中は、TEMのみを使用して小さなターゲットを検出する。 また,トレーニングデータを生成するデータ合成手法を提案する。 実験の結果,tbc-netは従来の手法に比べ,複雑な背景による誤報を効果的に低減できることがわかった。 さらにtbc-netはnvidia jetson agx xavier開発ボードでリアルタイム検出が可能で、赤外線センサーを搭載したドローンによるフィールドリサーチなどに適している。

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