論文の概要: Dense Nested Attention Network for Infrared Small Target Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00487v1
• Date: Tue, 1 Jun 2021 13:45:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-02 14:16:58.869499
• Title: Dense Nested Attention Network for Infrared Small Target Detection
• Title（参考訳）: 赤外線小ターゲット検出のためのDense Nested Attention Network
• Authors: Boyang Li, Chao Xiao, Longguang Wang, Yingqian Wang, Zaiping Lin, Miao Li, Wei An, Yulan Guo
• Abstract要約: 単一フレーム赤外線小ターゲット(SIRST)検出は、小さなターゲットを乱雑な背景から分離することを目的としている。 既存のCNNベースのメソッドは、赤外線小ターゲットに対して直接適用することはできない。 本稿では,高密度ネステッドアテンションネットワーク(DNANet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.654692765557726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-frame infrared small target (SIRST) detection aims at separating small targets from clutter backgrounds. With the advances of deep learning, CNN-based methods have yielded promising results in generic object detection due to their powerful modeling capability. However, existing CNN-based methods cannot be directly applied for infrared small targets since pooling layers in their networks could lead to the loss of targets in deep layers. To handle this problem, we propose a dense nested attention network (DNANet) in this paper. Specifically, we design a dense nested interactive module (DNIM) to achieve progressive interaction among high-level and low-level features. With the repeated interaction in DNIM, infrared small targets in deep layers can be maintained. Based on DNIM, we further propose a cascaded channel and spatial attention module (CSAM) to adaptively enhance multi-level features. With our DNANet, contextual information of small targets can be well incorporated and fully exploited by repeated fusion and enhancement. Moreover, we develop an infrared small target dataset (namely, NUDT-SIRST) and propose a set of evaluation metrics to conduct comprehensive performance evaluation. Experiments on both public and our self-developed datasets demonstrate the effectiveness of our method. Compared to other state-of-the-art methods, our method achieves better performance in terms of probability of detection (Pd), false-alarm rate (Fa), and intersection of union (IoU).
• Abstract（参考訳）: 単一フレーム赤外線小ターゲット(SIRST)検出は、小さなターゲットを乱雑な背景から分離することを目的としている。 ディープラーニングの進歩により、cnnベースの手法は強力なモデリング能力により、汎用オブジェクト検出に有望な結果をもたらした。 しかし、既存のCNNベースの手法は、ネットワーク内のプール層が深い層内のターゲットを失う可能性があるため、赤外線小ターゲットに対して直接適用することはできない。 この問題に対処するため,本論文では,高密度なネスト型注意ネットワーク(DNANet)を提案する。 具体的には,高レベルかつ低レベルの特徴間のプログレッシブな相互作用を実現するために,高密度ネスト型インタラクティブモジュール(DNIM)を設計する。 DNIMにおける繰り返しの相互作用により、深い層内の赤外線小ターゲットを維持することができる。 DNIMに基づいて,多レベル特徴を適応的に拡張するカスケードチャネルと空間アテンションモジュール(CSAM)を提案する。 我々のDNANetでは、小さなターゲットのコンテキスト情報をうまく組み込んで、繰り返し融合と拡張によって完全に活用することができる。 さらに,赤外線小目標データセット(nudt-sirst)を開発し,総合的な性能評価を行うための評価指標を提案する。 公開と自己開発の両方の実験により,本手法の有効性が示された。 本手法は他の最先端手法と比較して,検出確率 (Pd), 偽アラーム率 (Fa), 結合の交叉率 (IoU) の点で, 性能が向上する。

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