Nov, 2023

红外图像中小目标检测综述

PDF
TL;DR利用传统图像处理和深度学习方法，本文提出了一个基于 IR 图像的小目标检测综述，总结了该领域的进展和方法，并对现有技术的不足和未来研究方向进行了讨论。
small and dim target detectionir domainconventional image processingdeep learning methodologiesavailable datasets
发现论文，激发创造
  • 通过后验分布建模减轻红外小目标检测的目标级不敏感性

    本文提出了一种用于红外小目标检测的扩散模型框架，通过模拟像素级判别与掩模后验分布建模相结合，转变了从判别范式到生成范式的方法，以绕过目标级的不敏感性，并设计了小波域中的低频隔离以抑制内在红外噪声对扩散噪声估计的干扰。实验证明，该方法在 NUAA-SIRST、IRSTD-1k 和 NUDT-SIRST 数据集上相对于最先进的方法具有竞争性的性能优势。

    Mar, 2024

  • 基于双层对抗框架增强红外小目标检测鲁棒性

    在本文中，我们提出了一个双层对抗性框架，在存在不同类型干扰的情况下提升了检测的鲁棒性。我们首先提出了一个双层优化的公式来引入动态对抗性学习，同时提供了一种分层增强学习策略来发现最有害的干扰。此外，我们还提出了一种用于目标检测的空间频率交互网络，以更好地分离干扰和显著特征。广泛实验证明我们的方案明显改善了在多种干扰下的 21.96％ IOU，并在通常的基准测试中提升了 4.97％的 IOU。

    Sep, 2023

  • 光学遥感图像物体检测综述

    本文是关于光学遥感图像中物体检测的文献综述，涵盖目标检测的众多方法，包括基于模板匹配、基于知识、机器学习等，同时讨论现有研究的挑战并提出两个有潜在发展的研究方向，即基于深度学习的特征表示和基于弱监督学习的地理空间目标检测。

    Mar, 2016

  • ILNet: 突出红外小目标检测中的低级问题

    通过提出红外小目标检测的新方法 —— 红外低级网络（ILNet），结合交互极化正交特征融合模块（IPOF）和动态一维聚合层（DODA），利用集成学习思想设计代表性模块（RB），提高数据量的情况下，ILNet 在挑战性数据集上表现出了更好的性能。

    Sep, 2023

  • SpirDet: 高效、准确和轻量级红外小目标检测器

    提出了一种名为 SpirDet 的新颖方法，用于高效检测红外小目标，通过采用双分支稀疏解码器、轻量级 DO-RepEncoder 和优化参数重新表征等技术，该方法在推理速度和参数数量方面明显优于现有模型。

    Feb, 2024

  • EFLNet：增强红外小目标检测的特征学习

    我们提出了一种基于 YOLOv7 框架的增强特征学习网络 (EFLNet)，以解决红外小目标检测中目标与背景之间的极端不平衡、边界框回归对红外小目标的敏感性和高级语义层中小目标信息易丢失的问题，并通过实验证明我们的方法在红外小目标检测性能方面优于最先进的基于深度学习的方法。

    Jul, 2023

  • 红外人脸识别：方法和数据库的综述

    本文综述了红外成像在人脸识别领域的应用，通过综合分析当前最有影响力的方法与数据库，总结出未来研究的方向。

    Jan, 2014

  • 点击 - 遮罩：基于水平集的红外小目标检测的高效标注框架

    这篇论文提出了一种劳动效率高且粗略标注框架，通过使用级数集来获得仅需一次粗略点击即可得到高质量伪掩码，解决了因小目标尺寸和过度正则化导致的零水平轮廓消失的问题，实验表明该方法在 NUAA-SIRST 和 IRSTD-1k 数据集上具有优异的性能。

    Oct, 2023

  • 电力建设过程中的目标识别算法

    通过红外成像技术，使用基于局部线性映射方法的颜色处理技术的新型目标识别算法，强调电力施工视频监控中的目标，并结合支持向量机方法实现目标类型的准确预测，实现了高目标识别准确率和低误识率的目标识别算法。

    Feb, 2024

  • 可见光和红外图像流中的低光照行人检测：问题与挑战

    综述了最近在低光条件下行人检测方法的发展，系统地对基于区域、非区域和图形学习方法的各种算法进行分类和分析，同时着重介绍了这些算法的方法学、实施问题和挑战，还概述了可用于研究和开发先进行人检测算法的关键基准数据集，特别是在低光情况下。

    Nov, 2023