論文の概要: YOLO-MST: Multiscale deep learning method for infrared small target detection based on super-resolution and YOLO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19878v1
• Date: Fri, 27 Dec 2024 18:43:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:06:44.669158
• Title: YOLO-MST: Multiscale deep learning method for infrared small target detection based on super-resolution and YOLO
• Title（参考訳）: YOLO-MST:超解像とYOLOに基づく赤外小目標検出のためのマルチスケール深層学習法
• Authors: Taoran Yue, Xiaojin Lu, Jiaxi Cai, Yuanping Chen, Shibing Chu,
• Abstract要約: 本稿では,画像超解像技術とマルチスケール観測を組み合わせた深層学習赤外線小目標検出手法を提案する。 この手法の2つの公開データセットであるSIRSTとIRISでのmAP@0.5検出率は、それぞれ96.4%と99.5%に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18641315013048293
• License:
• Abstract: With the advancement of aerospace technology and the increasing demands of military applications, the development of low false-alarm and high-precision infrared small target detection algorithms has emerged as a key focus of research globally. However, the traditional model-driven method is not robust enough when dealing with features such as noise, target size, and contrast. The existing deep-learning methods have limited ability to extract and fuse key features, and it is difficult to achieve high-precision detection in complex backgrounds and when target features are not obvious. To solve these problems, this paper proposes a deep-learning infrared small target detection method that combines image super-resolution technology with multi-scale observation. First, the input infrared images are preprocessed with super-resolution and multiple data enhancements are performed. Secondly, based on the YOLOv5 model, we proposed a new deep-learning network named YOLO-MST. This network includes replacing the SPPF module with the self-designed MSFA module in the backbone, optimizing the neck, and finally adding a multi-scale dynamic detection head to the prediction head. By dynamically fusing features from different scales, the detection head can better adapt to complex scenes. The mAP@0.5 detection rates of this method on two public datasets, SIRST and IRIS, reached 96.4% and 99.5% respectively, more effectively solving the problems of missed detection, false alarms, and low precision.
• Abstract（参考訳）: 航空宇宙技術の進歩と軍事的応用の需要の増大により、世界中の研究の重要な焦点として、低い偽警報と高精度赤外線小目標検出アルゴリズムの開発が出現している。 しかし、従来のモデル駆動方式は、ノイズ、ターゲットサイズ、コントラストといった特徴を扱う場合、十分に堅牢ではない。 既存のディープラーニング手法では,鍵となる特徴を抽出・融合する能力が限られており,複雑な背景や対象特徴が明確でない場合には,高精度な検出が困難である。 これらの問題を解決するために,画像超解像技術とマルチスケール観測を組み合わせた深層学習赤外線小目標検出手法を提案する。 まず、入力された赤外線画像を超高解像度で前処理し、複数のデータ拡張を行う。 次に、YOLOv5モデルに基づいて、YOLO-MSTという新しいディープラーニングネットワークを提案する。 このネットワークは、SPPFモジュールをバックボーンの自設計のMSFAモジュールに置き換え、首を最適化し、最終的に予測ヘッドにマルチスケールの動的検出ヘッドを追加する。 異なるスケールの機能を動的に融合させることで、検出ヘッドは複雑なシーンに適応できる。 SIRSTとIRISの2つの公開データセット上のmAP@0.5検出レートはそれぞれ96.4%と99.5%に達し、誤り検出、誤報、低精度の問題を効果的に解決した。

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