MiM-ISTD:高效红外小目标检测的利器

MiM-ISTD:高效红外小目标检测的利器

MiM-ISTD Official pytorch code of our paper "MiM-ISTD: Mamba-in-Mamba for Efficient Infrared Small Target Detection" MiM-ISTD 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/MiM-ISTD

项目介绍

MiM-ISTD 是一种基于 Mamba-in-Mamba 架构的高效红外小目标检测算法。该算法由我国研究人员提出,并在 IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing(IF=7.5)上发表相关论文。项目旨在解决红外图像中难以检测的小目标问题,通过独特的网络结构设计和优化策略,实现了在多种任务中的高效性能。

项目技术分析

MiM-ISTD 基于深度学习技术,采用了一种名为 Mamba-in-Mamba 的网络结构。这种结构利用了 Mamba 网络的优势,通过引入多尺度特征融合、轻量化网络模块和注意力机制等先进技术,实现了对小目标的高效检测。

多尺度特征融合

多尺度特征融合是 MiM-ISTD 的核心优势之一。算法通过在不同尺度上提取特征,再将这些特征融合在一起,使得网络能够更好地捕捉到不同大小的小目标。这种设计大大提高了检测的准确性和鲁棒性。

轻量化网络模块

为了提高检测速度和降低计算复杂度,MiM-ISTD 引入了轻量化网络模块。这些模块通过减少参数量和计算量,实现了在保持性能的同时,提高了算法的运行效率。

注意力机制

注意力机制在 MiM-ISTD 中起到了关键作用。算法利用注意力机制自动识别和关注图像中的关键区域,从而更好地捕捉到小目标。这一设计使得 MiM-ISTD 在复杂背景下具有更高的检测精度。

项目及技术应用场景

MiM-ISTD 适用于多种红外图像处理场景,如:

  1. 监控与安防:在红外监控系统中,实时检测到入侵者或其他异常目标。
  2. 无人驾驶:在无人驾驶车辆中,利用 MiM-ISTD 实现对周围环境的感知,提高行驶安全性。
  3. 遥感图像处理:在卫星遥感图像中,快速检测到地表的小目标,如车辆、船只等。

项目特点

  1. 高效性能:MiM-ISTD 在多个数据集上取得了优异的检测性能,具有较高的小目标检测准确性和鲁棒性。
  2. 轻量化网络:算法采用了轻量化网络模块,实现了在保持性能的同时,降低了计算复杂度。
  3. 易于部署:MiM-ISTD 支持多种编程语言和平台,方便用户进行部署和使用。
  4. 开源友好:项目遵循开源协议,用户可以自由使用、修改和分享代码。

总之,MiM-ISTD 是一款值得推荐的开源项目,适用于多种红外图像处理场景。其高效性能、轻量化网络和易于部署的特点,使其成为研究人员和工程师的理想选择。如果您在寻找一款高效的红外小目标检测算法,不妨试试 MiM-ISTD。

MiM-ISTD Official pytorch code of our paper "MiM-ISTD: Mamba-in-Mamba for Efficient Infrared Small Target Detection" MiM-ISTD 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/MiM-ISTD

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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