基于边缘填充的单兵迷彩伪装小目标检测 |
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引用本文: | 池盼盼,梅琛楠,王焰,肖红,钟跃崎.基于边缘填充的单兵迷彩伪装小目标检测[J].纺织学报,2024(1):112-119. |
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作者姓名: | 池盼盼 梅琛楠 王焰 肖红 钟跃崎 |
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作者单位: | 1. 东华大学纺织学院;2. 军事科学院系统工程研究院;3. 东华大学纺织面料技术教育部重点实验室 |
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基金项目: | 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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摘 要: | 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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