論文の概要: iSmallNet: Densely Nested Network with Label Decoupling for Infrared Small Target Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16561v2
• Date: Thu, 29 Jun 2023 10:51:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 16:52:06.392648
• Title: iSmallNet: Densely Nested Network with Label Decoupling for Infrared Small Target Detection
• Title（参考訳）: iSmallNet:赤外小ターゲット検出のためのラベル疎結合ネットワーク
• Authors: Zhiheng Hu, Yongzhen Wang, Peng Li, Jie Qin, Haoran Xie, Mingqiang Wei
• Abstract要約: iSmallNetは高密度にネストされたネットワークで、赤外小物体検出のためにラベルをデカップリングする。 全体的なパフォーマンスを高めるために、2つの重要なモジュールを開発しました。 NUAA-SIRSTとNUDT-SIRSTの実験は、iSmallNetが11の最先端検出器よりも優れていることを明らかに示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.4167548966077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Small targets are often submerged in cluttered backgrounds of infrared images. Conventional detectors tend to generate false alarms, while CNN-based detectors lose small targets in deep layers. To this end, we propose iSmallNet, a multi-stream densely nested network with label decoupling for infrared small object detection. On the one hand, to fully exploit the shape information of small targets, we decouple the original labeled ground-truth (GT) map into an interior map and a boundary one. The GT map, in collaboration with the two additional maps, tackles the unbalanced distribution of small object boundaries. On the other hand, two key modules are delicately designed and incorporated into the proposed network to boost the overall performance. First, to maintain small targets in deep layers, we develop a multi-scale nested interaction module to explore a wide range of context information. Second, we develop an interior-boundary fusion module to integrate multi-granularity information. Experiments on NUAA-SIRST and NUDT-SIRST clearly show the superiority of iSmallNet over 11 state-of-the-art detectors.
• Abstract（参考訳）: 小さなターゲットは、しばしば赤外線画像の散らかった背景に沈む。 従来の検出器は誤報を発生させる傾向があるが、cnnベースの検出器は深い層で小さなターゲットを失う。 この目的のために,赤外小物体検出のためのラベルデカップリング付きマルチストリーム高密度ネストネットワークiSmallNetを提案する。 一方,小型ターゲットの形状情報を十分に活用するために,ラベル付きグラウンドルース (gt) マップを内部地図と境界地図に分離する。 gtマップは、2つの追加マップと協調して、小さなオブジェクト境界の不均衡な分布に取り組む。 一方,2つのキーモジュールを微妙に設計し,提案するネットワークに組み込んで全体の性能を向上させる。 まず, 深層層における小さなターゲットを維持するため, 多様なコンテキスト情報を探索するマルチスケールネスト型相互作用モジュールを開発した。 第2に,多粒性情報を統合する内部境界融合モジュールを開発する。 NUAA-SIRSTとNUDT-SIRSTの実験は、iSmallNetが11の最先端検出器よりも優れていることを示している。

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