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近日，北京理工大學光電學院許廷發科研團隊在小目標檢測領域取得新進展，相關研究成果以“A Lightweight Fusion Strategy with Enhanced Inter-layer Feature Correlation for Small Object Detection ”為題發表在遙感領域國際頂級期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（IEEE TGRS）》上，IEEE TGRS專注于感知陸地、海洋、大氣和空間的科學和工程理論、概念和技術研究。該工作第一作者為北京理工大學碩士研究生肖堯，通訊作者為北京理工大學許廷發和李佳男。

針對無人機視頻成像弱小目標特征信息有限和背景雜波干擾的難題，科研團隊提出了一種基于增強層間特征相關的小目標檢測方法，其輕量級深度學習網絡架構如圖1所示。

圖1 輕量級融合的深度學習網絡

該方法主要設計了分組特征關注單元，通過關注不同特征的上下文信息來增強每一層的特征相關性；創新性地構建了輕量級的多層次特征重建模塊，有效重建和轉換每一層優缺點信息，減少了冗余特征融合；融合網絡保留了更多小目標特征信息，解決了特征金字塔中不同層語義表達不一致難題。該方法檢測效果如圖2所示。

圖2 復雜場景下的小目標檢測可視化效果圖

輕量級的深度學習網絡不僅提升了復雜場景下的小目標檢測精度，同時該架構為即插即用型模塊，可廣泛應用于不同場景的小目標檢測。

論文詳情：Y. Xiao, T. Xu, X. Yu, Y. Fang and J. Li, “A Lightweight Fusion Strategy with Enhanced Inter-layer Feature Correlation for Small Object Detection” in IEEE Transactions on Geoscience and RemoteSensing,DOI:10.1109/TGRS.2024.3457155).

論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10671587

附作者簡介：

肖堯，北京理工大學重慶創新中心在讀碩士研究生。主要從事目標探測與識別、計算機視覺等方面研究。在北理工重慶創新中心參加多項企事業單位項目，曾獲得北京理工大學二等獎學金。

李佳男，博士，北京理工大學光電學院預聘助理教授（特別副研究員），博士研究生導師。主要從事光電成像探測與感知方面研究，主持國家自然科學基金等項目7項。以第一作者發表論文17篇，包括IEEE TPAMI 4篇，ESI高被引論文1篇；以通訊作者發表論文50余篇；谷歌學術總引4600余次。入選中國科協、北京市科協“青年人才托舉工程”，獲得中國圖象圖形學學會優秀博士學位論文，王大珩光學獎等榮譽。指導學生獲得ICCV 2021“反無人機跟蹤”挑戰賽全球冠軍及最佳論文獎、“校企合作 雙百計劃”典型案例等。研究成果在“中國天眼”等國家重大科技基礎設施中得到重要應用。

許廷發，博士，國家一級重點學科“光學工程”學科責任教授，博士研究生導師。光電成像技術與系統教育部重點實驗室主任，北京理工大學重慶創新中心智能化和大數據技術實驗室主任。近年來帶領其科研團隊圍繞光電成像探測與識別、計算成像和人工智能等領域不斷深化研究。主持承擔國家自然科學基金委重大科研儀器研制項目等50多項。在國內外期刊發表學術論文200余篇，其中被SCI收錄150余篇。以第一發明人申請國家發明專利87項，已授權和公示35項。獲省部級科技進步二等獎等獎項3項。指導研究生獲得中國圖象圖形學學會優秀博士學位論文，二人次獲得王大珩高校學生光學獎，三人次獲得全國光學與光學工程博士生學術聯賽全國百強，獲得中國高等教育博覽會“校企合作 雙百計劃”典型案例和重慶英才創新創業示范團隊等榮譽稱號。