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题名基于边缘填充的单兵迷彩伪装小目标检测
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作者
池盼盼
梅琛楠
王焰
肖红
钟跃崎
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机构
东华大学纺织学院
军事科学院系统工程研究院
东华大学纺织面料技术教育部重点实验室
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期112-119,共8页
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基金
上海市自然科学基金项目(21ZR1403000)
国家自然科学基金项目(61572124)。
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文摘
针对迷彩单兵识别存在伪装对象与背景高度相似融合、目标尺寸小等问题,提出了基于边缘填充的单兵迷彩伪装小目标检测模型BFNet(boundary-filled network)。该网络以SCNet(sparse complex-valued neural network)作为骨干网络,在网络的边缘引导阶段,利用边缘先验信息以及边缘的周围环境来挖掘目标信息。在上下文聚合阶段,利用上一级的预测值,使网络学习预测背景与前景的相互关系。实验结果表明:与最先进的BGNet相比,BFNet平均精度提升了0.74%,交并比识别率提升了1.35%,同时自适应E度量、加权F度量以及结构相似度与加权自适应F度量均得到了提高,其中,自适应E度量提升了0.85%,加权F度量提升了0.71%,证明所提出的BFNet能在更大程度上识别出单兵迷彩伪装小目标,且识别精度也得到提升。
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关键词
单兵迷彩伪装自动检测
伪装物体识别
深度学习
小目标检测
伪装物体分割
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Keywords
camouflage detection
camouflage object recognition
deep learning
small target detection
camouflage object segmentation
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分类号
TS131.9
[轻工技术与工程—纺织材料与纺织品设计]
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