小目标分割是各种基于红外的应用中至关重要的技术之一。典型的挑战可以总结如下:红外小目标的大小与常见目标相比极其小,而具有模糊外观的红外小目标与背景噪声相似。为了解决上述问题,本文研究如何利用强大的金字塔结构和注意力机制来进行红外小目标的分割。多个经过精心设计的局部相似性金字塔模块(LSPMs)具有模拟红外小目标的多尺度特征的强大能力。具体来说,每个具有不同尺度的LSPM估计局部相似性的权重,这量化了像素与其他像素相似的程度。金字塔特征被引入到特征聚合模块中作为全局特征的补充。所提出的网络聚合具有不同权重的特征,有利于浅层和深层特征的融合。我们在公共红外小目标分割数据集上对所提出的网络进行了实证评估。实验结果表明,该网络比其他最先进的方法取得了更好的性能。

英文翻译中文英文原文:Small target segmentation is one of the vital techniques in various infrared-based applications The typicalchallenges are summarized as follows the sizes of infrared small target are extrem

原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/bWVh 著作权归作者所有。请勿转载和采集!

免费AI点我,无需注册和登录