高階微分方程啟發(fā)的紅外小目標檢測網絡

摘要： 紅外小目標檢測廣泛應用于紅外檢測、紅外跟蹤等諸多實際領域，但紅外小目標檢測難度較大，現有紅外小目標檢測方法不能解決復雜背景問題，并且在特征提取中容易丟失細節(jié)信息.因此，文中提出高階微分方程啟發(fā)的紅外小目標檢測網絡.在可解釋的理論指導下設計四階Adams引導的特征融合模塊，引入自適應權重因子，有效融合不同層級的多尺度信息，并將求解的高階差分方程應用于網絡，通過深層次的學習消除冗雜...