基于Deformable DETR的红外图像目标检测方法研究 |
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作者姓名: | 张晓宇 杜祥润 张佳梁 檀盼龙 杨诗博 |
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作者单位: | 1. 南开大学人工智能学院;2. 上海机电工程研究所 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(62103204); |
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摘 要: | 基于Transformer架构的DETR系列网络在计算机视觉目标检测领域不断刷新目标检测的精度与速度。然而,基于红外图像的非合作目标检测的应用环境复杂,而且红外图像质量较差。针对该问题,提出了一种新的以Deformable DETR算法为基线的具有高检测精度的目标检测算法:首先设计了对红外图像进行图像增强处理的图像增强模块CLAHE-GB,并将其与Deformable DETR进行有机结合;然后在大型通用数据集上进行预训练;最后引入数据增强和迁移学习方法在自制的空中飞行物小型红外图像数据集中对检测头网络参数进行再训练,并对结果进行分析。结果表明:所提出的算法对红外图像数据具有较好的图像增强效果和检测精度。
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关 键 词: | 红外图像 图像增强 Deformable DETR算法 目标检测 |
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