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CCDN-DETR: A Detection Transformer Based on Constrained Contrast Denoising for Multi-Class Synthetic Aperture Radar Object Detection

计算机科学 合成孔径雷达 人工智能 目标检测 探测器 初始化 卷积神经网络 编码器 数据挖掘 模式识别(心理学) 电信 程序设计语言 操作系统
作者
Lei Zhang,Jiachun Zheng,Chaopeng Li,Zhiping Xu,Jiawen Yang,Qiuxin Wei,Xinyi Wu
出处
期刊:Sensors [MDPI AG]
卷期号:24 (6): 1793-1793 被引量:1
标识
DOI:10.3390/s24061793
摘要

The effectiveness of the SAR object detection technique based on Convolutional Neural Networks (CNNs) has been widely proven, and it is increasingly used in the recognition of ship targets. Recently, efforts have been made to integrate transformer structures into SAR detectors to achieve improved target localization. However, existing methods rarely design the transformer itself as a detector, failing to fully leverage the long-range modeling advantages of self-attention. Furthermore, there has been limited research into multi-class SAR target detection. To address these limitations, this study proposes a SAR detector named CCDN-DETR, which builds upon the framework of the detection transformer (DETR). To adapt to the multiscale characteristics of SAR data, cross-scale encoders were introduced to facilitate comprehensive information modeling and fusion across different scales. Simultaneously, we optimized the query selection scheme for the input decoder layers, employing IOU loss to assist in initializing object queries more effectively. Additionally, we introduced constrained contrastive denoising training at the decoder layers to enhance the model’s convergence speed and improve the detection of different categories of SAR targets. In the benchmark evaluation on a joint dataset composed of SSDD, HRSID, and SAR-AIRcraft datasets, CCDN-DETR achieves a mean Average Precision (mAP) of 91.9%. Furthermore, it demonstrates significant competitiveness with 83.7% mAP on the multi-class MSAR dataset compared to CNN-based models.
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