論文の概要: Gradient is All You Need: Gradient-Based Attention Fusion for Infrared Small Target Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19599v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 07:32:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 22:18:46.552359
• Title: Gradient is All You Need: Gradient-Based Attention Fusion for Infrared Small Target Detection
• Title（参考訳）: グラディエントは必要なもの:赤外小ターゲット検出のためのグラディエントベースアテンションフュージョン
• Authors: Chen Hu, Yian Huang, Kexuan Li, Luping Zhang, Yiming Zhu, Yufei Peng, Tian Pu, Zhenming Peng,
• Abstract要約: 赤外線小目標検出(IRSTD)は、民間や軍事用途で広く用いられている。 我々は,小さなターゲットのエッジや勾配情報を抽出し,保存することを目的としたGradient Network(GaNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.291732476567192
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Infrared small target detection (IRSTD) is widely used in civilian and military applications. However, IRSTD encounters several challenges, including the tendency for small and dim targets to be obscured by complex backgrounds. To address this issue, we propose the Gradient Network (GaNet), which aims to extract and preserve edge and gradient information of small targets. GaNet employs the Gradient Transformer (GradFormer) module, simulating central difference convolutions (CDC) to extract and integrate gradient features with deeper features. Furthermore, we propose a global feature extraction model (GFEM) that offers a comprehensive perspective to prevent the network from focusing solely on details while neglecting the background information. We compare the network with state-of-the-art (SOTA) approaches, and the results demonstrate that our method performs effectively. Our source code is available at https://github.com/greekinRoma/Gradient-Transformer.
• Abstract（参考訳）: 赤外線小目標検出(IRSTD)は、民間や軍事用途で広く用いられている。 しかし、IRSTDは、小さなターゲットや薄暗いターゲットが複雑な背景によって隠蔽される傾向など、いくつかの課題に直面している。 この問題に対処するために,小ターゲットのエッジや勾配情報を抽出し,保存することを目的としたGradient Network(GaNet)を提案する。 GaNetはGradient Transformer(GradFormer)モジュールを採用し、中心差分畳み込み(CDC)をシミュレートして、より深い機能で勾配機能を抽出し統合している。 さらに,背景情報を無視しながら,ネットワークが詳細のみに集中しないように包括的視点を提供するグローバル特徴抽出モデル(GFEM)を提案する。 ネットワークと最先端技術(SOTA)のアプローチを比較し,本手法が有効であることを示す。 ソースコードはhttps://github.com/greekinRoma/Gradient-Transformer.comで公開されています。

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