基于深度时空卷积神经网络的点目标检测.pdf

"基于深度时空卷积神经网络的点目标检测" 本文介绍了一种基于深度时空卷积神经网络的点目标检测方法，该方法旨在suppress背景噪声并检测点目标。该方法基于fully convolution network，能够处理任意大小的输入并生成对应大小的输出。为了满足实时应用的要求，采用了分解技术，将3D卷积分解为2D卷积和1D卷积，从而显著减少计算量。 在该方法中，设计了一种多权重损失函数，根据预测误差和检测性能之间的关系来调整权重。引入了Number-balance权重和Intensity-balance权重，以处理样本分布不均和误差分布不均的问题。 实验结果表明，该方法能够有效suppress背景杂讯，并检测点目标，同时具有较短的运行时间。 知识点解释： 1. 点目标检测：点目标检测是红外搜索与跟踪系统（IRST）中的挑战性难点，旨在检测小目标物体在红外图像中的位置。 2. 深度时空卷积神经网络：深度时空卷积神经网络是一种基于深度学习的点目标检测方法，能够处理时空数据并检测点目标。 3. 背景suppress：背景suppress是点目标检测中的重要步骤，旨在消除背景噪声，以提高检测性能。 4. 全卷积网络：全卷积网络是深度时空卷积神经网络的基础，能够处理任意大小的输入并生成对应大小的输出。 5. 分解技术：分解技术是该方法中用于减少计算量的重要技术，将3D卷积分解为2D卷积和1D卷积。 6. 多权重损失函数：多权重损失函数是该方法中用于调整权重的重要技术，根据预测误差和检测性能之间的关系来调整权重。 7. Number-balance权重和Intensity-balance权重：Number-balance权重和Intensity-balance权重是该方法中用于处理样本分布不均和误差分布不均的问题的重要技术。 8. 红外搜索与跟踪系统（IRST）：红外搜索与跟踪系统（IRST）是军事领域中的一个重要应用，旨在检测和跟踪敌方飞行器。 9. 点目标检测算法：点目标检测算法是红外搜索与跟踪系统（IRST）中的核心算法，旨在检测小目标物体在红外图像中的位置。 10. 深度学习：深度学习是一种机器学习技术，旨在学习和表达复杂数据的模式和关系。 11. 卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络（CNN）是一种深度学习技术，旨在处理图像和信号数据。 12. 空间-时间检测：空间-时间检测是点目标检测中的重要步骤，旨在检测点目标在空间和时间维度中的位置。