近日，北京理工大学光电学院许廷发科研团队在小目标检测领域取得新进展，相关研究成果以“A Lightweight Fusion Strategy with Enhanced Inter-layer Feature Correlation for Small Object Detection ”为题发表在遥感领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing(IEEE TGRS)》上，IEEE TGRS专注于感知陆地、海洋、大气和空间的科学和工程理论、概念和技术研究。该工作第一作者为北京理工大学硕士研究生肖尧，通讯作者为北京理工大学许廷发和李佳男。
针对无人机视频成像弱小目标特征信息有限和背景杂波干扰的难题，科研团队提出了一种基于增强层间特征相关的小目标检测方法，其轻量级深度学习网络架构如图1所示。
图1 轻量级融合的深度学习网络
该方法主要设计了分组特征关注单元，通过关注不同特征的上下文信息来增强每一层的特征相关性；创新性地构建了轻量级的多层次特征重建模块，有效重建和转换每一层优缺点信息，减少了冗余特征融合；融合网络保留了更多小目标特征信息，解决了特征金字塔中不同层语义表达不一致难题。该方法检测效果如图2所示。
图2 复杂场景下的小目标检测可视化效果图
轻量级的深度学习网络不仅提升了复杂场景下的小目标检测精度，同时该架构为即插即用型模块，可广泛应用于不同场景的小目标检测。
论文详情：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).
附作者简介：
肖尧，北京理工大学重庆创新中心在读硕士研究生。主要从事目标探测与识别、计算机视觉等方面研究。在北理工重庆创新中心参加多项企事业单位项目，曾获得北京理工大学二等奖学金。
李佳男，博士，北京理工大学光电学院预聘助理教授(特别副研究员)，博士研究生导师。主要从事光电成像探测与感知方面研究，主持国家自然科学基金等项目7项。以第一作者发表论文17篇，包括IEEE TPAMI 4篇，ESI高被引论文1篇；以通讯作者发表论文50余篇；谷歌学术总引4600余次。入选中国科协、北京市科协“青年人才托举工程”，获得中国图象图形学学会优秀博士学位论文，王大珩光学奖等荣誉。指导学生获得ICCV 2021“反无人机跟踪”挑战赛全球冠军及最佳论文奖、“校企合作 双百计划”典型案例等。研究成果在“中国天眼”等国家重大科技基础设施中得到重要应用。
许廷发，博士，国家一级重点学科“光学工程”学科责任教授，博士研究生导师。光电成像技术与系统教育部重点实验室主任，北京理工大学重庆创新中心智能化和大数据技术实验室主任。近年来带领其科研团队围绕光电成像探测与识别、计算成像和人工智能等领域不断深化研究。主持承担国家自然科学基金委重大科研仪器研制项目等50多项。在国内外期刊发表学术论文200余篇，其中被SCI收录150余篇。以第一发明人申请国家发明专利87项，已授权和公示35项。获省部级科技进步二等奖等奖项3项。指导研究生获得中国图象图形学学会优秀博士学位论文，二人次获得王大珩高校学生光学奖，三人次获得全国光学与光学工程博士生学术联赛全国百强，获得中国高等教育博览会“校企合作 双百计划”典型案例和重庆英才创新创业示范团队等荣誉称号。
