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基于Transformer的红外小目标分割算法研究
1
作者
张严
段沛沛
车祎瑜
《现代电子技术》
2023年第18期8-14,共7页
红外小目标由于成像距离远,在其图像中仅为很少的几个像素点,因此无法有效获取目标的形状、纹理等特征,进而难以将其从复杂背景中提取出来。文中在分析红外小目标图像特点的基础上,将已在自然语言处理领域取得成功的Transformer模型引...
红外小目标由于成像距离远,在其图像中仅为很少的几个像素点,因此无法有效获取目标的形状、纹理等特征,进而难以将其从复杂背景中提取出来。文中在分析红外小目标图像特点的基础上,将已在自然语言处理领域取得成功的Transformer模型引入到红外小目标检测领域,提出一个基于Transformer模型的红外小目标图像分割网络U-former。该网络采用U形的编码器-解码器结构,通过对图像像素点的线性叠加和切分,保留小目标细节特征;同时在编码器的不同层次中使用Transformer模型对图像全局特征进行分析,通过对背景信息的提取和抑制,实现小目标的分割提取。实验结果表明:U-former网络能够在复杂背景中分割提取出红外小目标,且相比已有的其他方法,所提方法可以获得更高的F-Measure值,在低虚警率下获得较高的目标检测率。
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关键词
红外小目标
u-form
er网络
TRANSFORMER
图像语义分割
特征提取
编码器
解码器
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职称材料
题名
基于Transformer的红外小目标分割算法研究
1
作者
张严
段沛沛
车祎瑜
机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
西安石油大学计算机学院
西安驭见半导体科技有限公司
出处
《现代电子技术》
2023年第18期8-14,共7页
文摘
红外小目标由于成像距离远,在其图像中仅为很少的几个像素点,因此无法有效获取目标的形状、纹理等特征,进而难以将其从复杂背景中提取出来。文中在分析红外小目标图像特点的基础上,将已在自然语言处理领域取得成功的Transformer模型引入到红外小目标检测领域,提出一个基于Transformer模型的红外小目标图像分割网络U-former。该网络采用U形的编码器-解码器结构,通过对图像像素点的线性叠加和切分,保留小目标细节特征;同时在编码器的不同层次中使用Transformer模型对图像全局特征进行分析,通过对背景信息的提取和抑制,实现小目标的分割提取。实验结果表明:U-former网络能够在复杂背景中分割提取出红外小目标,且相比已有的其他方法,所提方法可以获得更高的F-Measure值,在低虚警率下获得较高的目标检测率。
关键词
红外小目标
u-form
er网络
TRANSFORMER
图像语义分割
特征提取
编码器
解码器
Keywords
infrared small target
u-form
er network
Transformer
image semantic segmentation
feature extraction
encoder
decoder
分类号
TN711-34 [电子电信—电路与系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Transformer的红外小目标分割算法研究
张严
段沛沛
车祎瑜
《现代电子技术》
2023
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