論文の概要: Multi-Scale Direction-Aware Network for Infrared Small Target Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02037v2
- Date: Mon, 25 Nov 2024 12:49:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:15:35.623148
- Title: Multi-Scale Direction-Aware 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マルチスケール方向認識ネットワーク
- Authors: Jinmiao Zhao, Zelin Shi, Chuang Yu, Yunpeng Liu,
- Abstract要約: 赤外小目標検出は、背景とターゲットを効果的に分離することが難しい問題に直面している。
我々は、赤外線小ターゲットの高周波方向特徴を統合するためのマルチスケール方向対応ネットワーク(MSDA-Net)を提案する。
MSDA-Netは、パブリックNUDT-SIRST、SIRST、IRSTD-1kデータセット上で、最先端(SOTA)結果を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.661766509317245
- License:
- Abstract: Infrared small target detection faces the problem that it is difficult to effectively separate the background and the target. Existing deep learning-based methods focus on appearance features and ignore high-frequency directional features. Therefore, we propose a multi-scale direction-aware network (MSDA-Net), which is the first attempt to integrate the high-frequency directional features of infrared small targets as domain prior knowledge into neural networks. Specifically, an innovative multi-directional feature awareness (MDFA) module is constructed, which fully utilizes the prior knowledge of targets and emphasizes the focus on high-frequency directional features. On this basis, combined with the multi-scale local relation learning (MLRL) module, a multi-scale direction-aware (MSDA) module is further constructed. The MSDA module promotes the full extraction of local relations at different scales and the full perception of key features in different directions. Meanwhile, a high-frequency direction injection (HFDI) module without training parameters is constructed to inject the high-frequency directional information of the original image into the network. This helps guide the network to pay attention to detailed information such as target edges and shapes. In addition, we propose a feature aggregation (FA) structure that aggregates multi-level features to solve the problem of small targets disappearing in deep feature maps. Furthermore, a lightweight feature alignment fusion (FAF) module is constructed, which can effectively alleviate the pixel offset existing in multi-level feature map fusion. Extensive experimental results show that our MSDA-Net achieves state-of-the-art (SOTA) results on the public NUDT-SIRST, SIRST and IRSTD-1k datasets.
- Abstract（参考訳）: 赤外小目標検出は、背景とターゲットを効果的に分離することが難しい問題に直面している。
既存のディープラーニングベースの手法は、外観特徴に焦点をあて、高周波指向性を無視する。
そこで本研究では、ニューラルネットワークに先立つ領域知識として、赤外線小ターゲットの高周波指向性機能を統合するためのマルチスケール指向ネットワーク(MSDA-Net)を提案する。
具体的には、ターゲットの事前知識を十分に活用し、高周波指向性に重点を置く、革新的な多方向特徴認識モジュール(MDFA)を構築している。
マルチスケール局所関係学習(MLRL)モジュールと組み合わせて,マルチスケール方向認識(MSDA)モジュールをさらに構築する。
MSDAモジュールは、異なるスケールでの局所的な関係の完全な抽出と、異なる方向における重要な特徴の完全な認識を促進する。
一方、トレーニングパラメータのない高周波方向注入(HFDI)モジュールを構築し、元の画像の高周波方向情報をネットワークに注入する。
これにより、ネットワークはターゲットエッジや形状といった詳細な情報に注意を払うことができる。
さらに,複数レベルの特徴を集約して,より深い特徴マップで消失する小さなターゲットの問題を解決する機能集約(FA)構造を提案する。
さらに、マルチレベルの特徴マップ融合に存在する画素オフセットを効果的に緩和できる軽量な特徴アライメント融合(FAF)モジュールを構築する。
我々のMSDA-Netは、パブリックNUDT-SIRST、SIRST、IRSTD-1kデータセットに対して、最先端のSOTA(State-of-the-art)を達成している。
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