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温度领域下的船舶再识别和活动检测用于海事监控
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一个利用深度学习和数据增强的热红外远程目标检测系统，针对海上救援进行研究。通过使用TIR相机建立了自采集的TIR数据集，并收集了一个合成数据集。实验结果表明，使用增强数据训练的网络性能优于只使用真实数据训练的网络，提出的分割模型性能超越了最先进的方法。
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关键要点
- 本文提出了一个利用深度学习和数据增强的热红外远程目标检测系统，专注于海上救援研究。
- 使用TIR相机建立了自采集的TIR数据集，模拟人类救援情境。
- 为了解决数据集稀缺问题，收集了一个合成数据集，来源于3D游戏ARMA3。
- 合成TIR图像与真实TIR图像之间存在显著领域差距。
- 提出了一种基于生成模型的目标-背景分离领域自适应算法，以解决领域差距问题。
- 提出了一个带有固定权重内核的分割网络，以改善信噪比并提供弱注意力。
- 实验结果显示，使用增强数据训练的网络性能优于仅使用真实数据训练的网络。
- 所提出的分割模型性能超越了最先进的分割方法。
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