高噪声环境下航空图像中的稳健微小目标检测
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。远程感知图像中微小目标的精确检测仍然是一个重要的挑战,因为这些目标的视觉信息有限且在场景中经常出现。本研究针对噪声标签监督下的微小目标检测问题进行了系统研究,并提出了一种去噪微小目标检测器(DN-TOD),其中包括了类别感知标签校验和趋势引导学习策略来应对类别偏移和边界框噪声问题。DN-TOD 在各种类型的标签噪声下表现出了鲁棒性,显著改进了基准模型 RFLA 在 40% 混合噪声下的性能。
本研究提出了一种去噪微小目标检测器(DN-TOD),通过类别感知标签校验和趋势引导学习策略来解决类别偏移和边界框噪声问题。DN-TOD 在各种类型的标签噪声下表现出了鲁棒性,显著改进了基准模型 RFLA 在 40% 混合噪声下的性能。