論文の概要: DATransNet: Dynamic Attention Transformer Network for Infrared Small Target Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19599v4
• Date: Sat, 01 Mar 2025 17:31:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 15:02:13.320207
• Title: DATransNet: Dynamic Attention Transformer Network for Infrared Small Target Detection
• Title（参考訳）: DATransNet:赤外小ターゲット検出のための動的注意変換器ネットワーク
• Authors: Chen Hu, Yian Huang, Kexuan Li, Luping Zhang, Chang Long, Yiming Zhu, Tian Pu, Zhenming Peng,
• Abstract要約: 赤外線小目標検出(ISTD)は、民間や軍事用途で広く用いられている。 ISTDは、小さなターゲットと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。 本研究では,小ターゲットに不可欠な詳細な情報を抽出し,保存する動的注意変換ネットワーク(DATransNet)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 (ISTD) is widely used in civilian and military applications. However, ISTD encounters several challenges, including the tendency for small and dim targets to be obscured by complex backgrounds. To address this issue, we propose the Dynamic Attention Transformer Network (DATransNet), which aims to extract and preserve detailed information vital for small targets. DATransNet employs the Dynamic Attention Transformer (DATrans), simulating central difference convolutions (CDC) to extract gradient features. Furthermore, we propose a global feature extraction module (GFEM) that offers a comprehensive perspective to prevent the network from focusing solely on details while neglecting the global information. We compare the network with state-of-the-art (SOTA) approaches and demonstrate that our method performs effectively. Our source code is available at https://github.com/greekinRoma/DATransNet.
• Abstract（参考訳）: 赤外線小目標検出(ISTD)は、民間や軍事用途で広く用いられている。 しかし、ISTDは、小さなターゲットと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,小型ターゲットに不可欠な詳細な情報を抽出し,保存することを目的とした動的注意変換ネットワーク(DATransNet)を提案する。 DATransNetは、集中差分畳み込み(CDC)をシミュレートして勾配特徴を抽出する動的注意変換器(DATrans)を採用している。 さらに,グローバル情報を無視しつつ,詳細にのみ焦点を絞らないよう,包括的視点を提供するグローバル特徴抽出モジュール(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/DATransNet.comで公開されています。

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