論文の概要: MPANet: Multi-Patch Attention For Infrared Small Target object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02120v1
- Date: Sun, 5 Jun 2022 08:01:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-07 16:19:29.061066
- Title: MPANet: Multi-Patch Attention For Infrared Small Target object Detection
- Title（参考訳）: MPANet: 赤外線小ターゲット検出のためのマルチパッチアテンション
- Authors: Ao Wang, Wei Li, Xin Wu, Zhanchao Huang, and Ran Tao
- Abstract要約: 赤外線小目標検出(ISTD)が注目され,様々な分野に応用されている。
赤外線ターゲットの小型化と複雑な背景からのノイズ干渉のため、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたISTDの性能は制限されている。
軸アテンションエンコーダとマルチスケールパッチブランチ(MSPB)構造に基づくマルチパッチアテンションネットワーク(MPANet)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.437699171778544
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Infrared small target detection (ISTD) has attracted widespread attention and
been applied in various fields. Due to the small size of infrared targets and
the noise interference from complex backgrounds, the performance of ISTD using
convolutional neural networks (CNNs) is restricted. Moreover, the constriant
that long-distance dependent features can not be encoded by the vanilla CNNs
also impairs the robustness of capturing targets' shapes and locations in
complex scenarios. To this end, a multi-patch attention network (MPANet) based
on the axial-attention encoder and the multi-scale patch branch (MSPB)
structure is proposed. Specially, an axial-attention-improved encoder
architecture is designed to highlight the effective features of small targets
and suppress background noises. Furthermore, the developed MSPB structure fuses
the coarse-grained and fine-grained features from different semantic scales.
Extensive experiments on the SIRST dataset show the superiority performance and
effectiveness of the proposed MPANet compared to the state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 赤外線小目標検出(ISTD)が注目され,様々な分野に応用されている。
赤外線ターゲットの小型化と複雑な背景からのノイズ干渉のため、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたISTDの性能は制限されている。
さらに、長距離依存特徴をバニラcnnで符号化できないという構成主義者は、複雑なシナリオにおいてターゲットの形状や位置を捕捉する強固さを損なう。
この目的のために、アキシャルアテンションエンコーダとマルチスケールパッチブランチ(MSPB)構造に基づくマルチパッチアテンションネットワーク(MPANet)を提案する。
特に、アキシャルアテンション改善エンコーダアーキテクチャは、小さなターゲットの効果的な特徴を強調し、背景雑音を抑制するように設計されている。
さらに、開発したMSPB構造は、様々な意味尺度から粗くきめ細かな特徴を融合させる。
SIRSTデータセットの大規模な実験は、提案したMPANetの最先端手法よりも優れた性能と有効性を示している。
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