IRSTD-Diff: Generative Approach for Infrared Small Target Detection

Główne pojęcia

Proposing a diffusion model framework for IRSTD to address target-level insensitivity and designing a low-frequency isolation module in the wavelet domain.

Streszczenie

The content discusses the challenges of detecting small targets in infrared clutter background and proposes a generative approach, IRSTD-Diff, to overcome target-level insensitivity. The diffusion model compensates for false alarms and missed detections by modeling mask posterior distribution. A low-frequency isolation module is designed to reduce interference from low-level noise. Experimental results show superior performance over state-of-the-art methods on three datasets.

• Introduction to Infrared Small Target Detection (IRSTD)
• Challenges faced in IRSTD due to small target size and clutter background
• Proposal of IRSTD-Diff using a diffusion model framework and low-frequency isolation module
• Explanation of how IRSTD-Diff addresses target-level insensitivity and reduces false alarms and missed detections
• Overview of experimental results showing superior performance on three datasets compared to existing methods

Statystyki

提案されたIRSTD-Diffは、偽の警告と見逃し検出を補償するためにマスク事後分布をモデル化します。
低周波数分離モジュールは、低レベルのノイズからの干渉を軽減するために設計されています。
IRSTD-Diffは既存の方法に比べて3つのデータセットで優れたパフォーマンスを示しています。

Cytaty

Kluczowe wnioski z

Mitigate Target-level Insensitivity of Infrared Small Target Detection via Posterior Distribution Modeling

by Haoqing Li,J... o arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08380.pdf

Głębsze pytania

IRSTD-Diffがターゲットレベルの感度不足をどのように解決していますか

IRSTD-Diffは、通常の識別モデルのターゲットレベル感度不足を解決するために、マスク事後分布生成の観点から拡散モデルフレームワークを提供しています。従来の識別モデルでは、偽陽性や誤検出が存在する場合でも経験リスクが非常に低くなります。この問題を克服するために、IRSTD-Diffはマスク事後分布生成というアプローチを取り入れており、より効果的なターゲット検出が可能となっています。

IRSTD-Diffが他の拡散ベースおよび識別ベース手法と比較してどのような利点を持っていますか

IRSTD-Diffは他の拡散ベースおよび識別ベース手法と比較していくつかの利点を持っています。まず第一に、IRSTD-Diffはターゲットレベルで優れたパフォーマンスを示し、特に偽陰性率が低く抑えられています。また、ピクセルレベルで競争力のあるパフォーマンスも達成しており、そのバランスの取れたアプローチが際立っています。さらに、低周波数ドメイン内で行われる干渉除去処理（LIW）や条件エンコーダー（CE）など独自の設計要素もあります。

拡散トレーニングステップがモデルのパフォーマンスにどのような影響を与えるか

拡散トレーニングステップはIRSTD-Diffのパフォーマンスに影響します。実験結果から得られる情報では、「小さな段階」でも驚異的な結果が得られることが示されています。一方でトレーニング手順数が100以上だとパフォーマンス向上へ明確な改善は見られませんし、「20未満」だと実現不可能です。「60回」程度で十分良好な結果を達成することも可能です。