Faster-RCNN with a compact CNN backbone for target detection in infrared images

人工智能 计算机科学 卷积神经网络 目标检测 探测器 模式识别(心理学) 计算机视觉 红外线的 雷达 物理 光学 电信
作者
Alexandre Baussard,Antoine d’Acremont,Guillaume Quin,Ronan Fablet
标识
DOI:10.1117/12.2575756
摘要

The main goal of object detection is to localize objects in a given image and assign to each object fits corresponding class label. Performing effective approaches in infrared images is a challenging problem due to the variation of the target signature caused by changes in the environment, viewpoint variation or the state of the target. Convolutional Neural Networks (CNN) models already lead to accurate performances on traditional computer vision problems, and they have also show their capabilities to more specific applications like radar, sonar or infrared imaging. For target detection, two main approaches can be used: two-stage detector or one-stage detector. In this contribution we investigate the two-stage Faster-RCNN approach and propose to use a compact CNN model as backbone in order to speed-up the computational time without damaging the detection performance. The proposed model is evaluated on the dataset SENSIAC, made of 16 bits gray-value image sequences, and compared to Faster-RCNN with VGG19 as backbone and the one-stage model SSD.
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