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红外弱小目标检测旨在从复杂的背景中检测出红外弱小目标,该技术在监视预警系统、精确制导等方面具有重要应用价值。针对已有的传统算法存在漏检、误检,深度学习中基于语义分割的检测方法易受“过分割”与“欠分割”影响等问题,提出了一种基于关键点检测的红外弱小目标检测算法(KeypointNet)。主要创新点为:直接优化目标中心点坐标,提高了检测效率,有效地保证了目标的检测率与虚警率;设计了一种从低层级到高层级的特征融合模块,获取了目标的多尺度信息,提升了检测效果。在相关数据集上的实验表明:KeypointNet算法的检测率能够达到97.58%,同时虚警率在2%以下,与其他算法相比取得了最好的效果。 相似文献
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