基于轻量级残差网络的红外遥感船只检测

针对红外遥感船只检测领域存在的硬件存储资源和功耗的限制,以及目标检测输出边界矩形框形式结果不够精细的问题,提出了一种轻量化且具有像素级输出的分割网络TRS-Net。将图像分割的编码-解码结构用于船只检测,以获得像素级的输出;将32 bit的浮点型参数二值化(目的是压缩网络模型的大小),提出了BS-Net;针对BS-Net带来的检测精度低的问题,引入残差连接,提出了BRS-Net;根据神经网络稀疏性特点引入参数三元化,提出了TS-Net;为进一步提升检测效果,将TS-Net改进成TRS-Net。采用实验室自主研制的长波红外相机进行成像实验,获取红外船只图片并制作数据集,对4种网络的结果进行对比分析。结果表明:TRS-Net检测的精确率为88.73%,召回率为83.34%,F_(1-score)为85.95%,交并比为75.36%,模型大小压缩为原先的1/16。TRS-Net对红外船只的实时检测具有一定的工程应用价值。