
Eine neuartige Skalierungs- und Positionsempfindliche (SLS) Verlustfunktion wird entwickelt, um die Beschränkungen bestehender Verlustfunktionen wie IoU und Dice zu überwinden. Zusammen mit einem einfachen Multi-Skalen-Kopf für das U-Net-Modell (MSHNet) wird eine leistungsfähige Infrarot-Kleinziel-Erkennungsmethode vorgestellt, die den aktuellen Stand der Technik deutlich übertrifft.


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Effiziente Infrarot-Kleinziel-Erkennung mit Skalierungs- und Positionsempfindlichkeit


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Durch den Einsatz eines Diffusionsmodellrahmens können wir die Posteriorverteilung der Kleinzielmasken generativ modellieren und so die Leistungsgrenze der diskriminativen empirischen Risikominimierung überwinden.


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Verbesserung der Zielempfindlichkeit der Infrarot-Kleinziel-Erkennung durch Modellierung der Posteriorverteilung
