# 深度学习红外小目标实现教程
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现“深度学习红外小目标”的任务。这个任务需要使用深度学习技术来检测红外图像中的小目标。在本文中，我将为你详细介绍整个实现流程，并提供具体的代码示例。
## 实现流程
首先，让我们来看一下整个实现的流程。下表展示了实现“深度学习红外小目标”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
入坑也算有些日子了，一直在看论文并没有对目标跟踪的研究进展和算法有一个系统性的了解。是时候好好整理一下了，希望能对后面的研究有所帮助吧！内容中来自经典论文和博客部分，如有侵权请提醒删除。（小白一颗，不足之处希望各位大神驻足指正！！！万分感谢！！！）1、背景 目标跟踪算法研究难点与挑战：实际复杂的应用环境 、背景相似干扰、光照条件的变化、遮挡等外
转载
2023-08-24 13:53:53
680阅读
本文是对上述文献中的Multiscale patch-based contrast method, MPCM 算法的详细解析与MATLAB复现，并给出实验结果。一、作者为什么提出MPCM算法1.1. 研究现状本文的算法是基于人类视觉系统（human visual system,HVS)提出的。红外弱小目标领域，应用人类视觉亮度对比度机制的重点在于：增强目标与背景的对比度（即增强目标、抑制背景）。基
研究表明，除海洋外，自然背景偏振度常常比较小，而人造目标却要大得多。尤其重要的是，偏振度是辐射值之比，不需要准确的校准就可以达到相当高的精度，因此，偏振探测在红外探测方面具有极高的应用价值。地球表面和大气中的目标在反射红外辐射时，都会产生部分偏振光。根据基尔霍夫理论，目标的自发辐射中也包含偏振信息。偏振探测优势在于：目标偏振特性不仅由目标温度决定，而且由目标表面的粗糙度、材料、观测角度等因素决定。
热红外视频下目标识别和跟踪是热红外智能应用的很关键的技术应用，可用于安防、工业监控、军工等多种领域。目前传统方法是FPGA+DSP方式，在FPGA下做图像预处理，DSP下进行目标识别跟踪方法，识别与跟踪方法也大多用传统方式，如模板匹配、基于灰度的检测。但是这种方式只适用于简单背景，如地对空、空对海的背景比较干净的场景。当空、海背景里有云朵或海波纹的时候经常有误报，也容易丢失目标。 今年
引言最近在专研红外弱小目标检测算法，QDCT发表于2019年，算法也比较经典。由于作者只发布了编译后的MATLAB代码，于是决定动手复现一下。话不多说，直接上干货。1. 算法框架2. 特征选择先从4个独立分量的特征开始。涉及到算法总共有3个，分别是： steerable filter, Kurtosis, Motion2.1 steerable filter若多元函数 在点 存在对所有自变量的偏
ISTDU-Net：Infrared Small-Target Detection U-Net(代码已开源) 作者单位：哈尔滨工业大学空间光学工程研究中心 论文下载链接：https://doi.org/10.1109/LGRS.2022.3141584 引用：Q. Hou, L. Zhang, F. Tan, Y. Xi, H. Zheng and N. Li, “ISTDU-Net: Infra
环境ubuntu 18.04 64位yolov5deepsortfastreid前言前文 基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪 介绍过针对行人的检测与跟踪。本文介绍另一个项目，结合 FastReid 来实现行人的检测、跟踪和重识别。项目地址: https://github.com/zengwb-lx/Yolov5-Deepsort-Fastreid，作者给出的2个主要实例，也是非常的实用，
对比基于目标与背景分离的典型方法特点MethodsAdvantagesDisadvantagesIPIWorks well with uniform scenes.Over-shrinks the small targets, leaving residuals inthe target image, time consuming.NIPPSWorks well when strong edges
STDFusionNet: An Infrared and Visible Image Fusion Network Based on Salient Target Detection（STDFusionNet: 基于显著目标检测的红外和可见光图像融合网络）我们提出了一种基于显著目标检测的红外和可见光图像融合网络，称为STDFusionNet，可以保留红外图像中的热目标和可见光图像中的纹理结构。
Dense Nested Attention Network for Infrared Small Target Detection1.红外小目标的特点与本文的贡献红外小目标检测的特点本文的几个贡献2.网络结构解析DNANet整体网络结构特征提取模块特征金字塔融合模块八连通邻居聚类模块3.损失计算4.评价指标5.论文信息 Target Detection) 1.红外小目标的特点与本文的贡献红外
哈工大提出***RISTDnet***:强鲁棒性的红外小目标检测网络RISTDnet: Robust Infrared Small Target Detection Network 作者单位：哈尔滨工业大学空间光学工程研究中心 论文下载链接：https://sci-hub.yncjkj.com/10.1109/lgrs.2021.3050828 引用格式：Q. Hou, Z. Wang, F.
Dense Nested Attention Network for Infrared Small Target Detection文章亮点：1.提出一种密集嵌套交互模块和通道-空间注意力模块，实现渐进特征融合和自适应特征增强。A dense nested interactive module and a channel-spatial attention module are proposed
【论文复现赛第七期】Fact-Seg论文复现（拯救你的小目标分割）摘要 小目标语义分割任务致力于从高分辨率遥感图像中自动提取关键目标。与遥感图像的大规模覆盖区域相比，像汽车和轮船这样的关键目标往往仅在遥感图像中占据几个像素。为了解决这个问题，作者提出了前景激活驱动的小目标语义分割网络Fact-Seg。该网
目标检测——深度模型总结简介传统目标检测（基于滑动窗口的检测）主要包括三步：利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域；提取候选区域相关的视觉特征。利用分类器进行识别。深度学习相关的目标检测方法分两类：基于候选区域的，如R-CNN，SPP-net，Fast R-CNN，Faster R-CNN，R-FCN；端到端（End-to-End），如YOLO，SSD。OverFeat模型核心思想为
摘要红外小目标探测在红外搜索和跟踪系统中起着重要的作用。然而，红外小目标图像往往对比度较低。本文提出了一种利用四元数离散余弦变换（QDCT）改进目标对比度和抑制基于时空增强的背景杂波的红外小目标检测方法。该方法有两个方面： 1)我们提出通过构造红外图像的四元数特征图来检测红外小目标。四元数集成了四种特征图，包括峰度特征、空间域可操纵滤波提取的两个方向特征图和时域运动特征。2)然后将四元数输入QDC
Attention-Guided Pyramid Context Networks for Infrared Small Target Detection1.红外小目标方法的不足与本文的亮点MDvsFA与ACM本文的几个亮点2.网络结构解析AGPCNet整体网络结构Attention-Guided Context Block -- AGCB局部关联全局关联AGCB和GCA对应代码GCAAGCBC
基于形态学的红外弱小目标提取是指利用形态学的方法从红外图像中识别和提取出那些 尺寸较小、强度较弱的目标或者特征。形态学方法通常涉及形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，这些操作可以对图像进行局部结构的操作和特征的增强，从而有助于弱小目标的凸显，从而帮助提取出目标。本次实验用的是垃圾算法，主要操作就是像素阈值分割，面积收缩。1、实验步骤灰度载入源图像，判断图像是否正确载入；观察图像是否有噪声，
目标跟踪是利用视觉传感器，选择特定物体作为特定目标，对该特定目标进行定位和跟踪的综合技术。因而处理过程可以分为两类：获取特征和目标跟踪。在实际环境中，特定目标是一些颜色鲜艳、饱和度高的物体，本功能实现首先在HSV域使用特征获取算法。 参考代码示例:https://github.com/BluesYu/Ma
简介FairMOT是今年很火的一个多目标跟踪算法，前不久也开放了最新版本的论文，并于最近重构了开源代码，我也在实际工程视频上进行了测试，效果是很不错的。不过，官方源码没有提高实时摄像头跟踪的编程接口，我在源码的基础上进行了修改，增加了实时跟踪模块。本文介绍如何进行环境配置和脚本修改，实现摄像头跟踪（本文均采用Ubuntu16.04进行环境配置，使用Windows在安装DCN等包的时候会有很多问题，
