首次将diffusion扩散模型引入到在SAR图像飞机目标检测领域（代码已开源）
日期：2024-04-26 作者：小天
来源：www.txunda.com
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由于 SAR图像中存在着大量离散的散射点以及强烈的背景杂波，给雷达目标检测带来了很大的挑战。现有的基于卷积和转换范式的研究无法很好地解决上述问题。本项目首先研究 SAR图像中机载目标探测的弥散模型，建立一种新型的基于弥散特性的机载目标探测网络。该方法将 SAR飞行器的目标探测问题转化为对封闭盒子进行降噪和扩散处理，避免了锚框架的选取，能够有效地适应飞行器尺度的大幅改变；2) 特别设计的散射特性增强模型，在推断时进一步减小杂波强度，提高目标显著性。通过对 SARAIRcraft-1.0的测试，该算法的mAP50达到88.4%，较现有算法提高6%。
引言：
相对于车辆、舰船等目标，飞行器目标的结构与散射机理更为复杂，对其探测提出了更高的要求。
1)目标大小差异大： SAR影像中，由于目标种类及影像分辨率的差异，造成了目标大小的差异。针对这类多尺度目标问题，提出了一种基于固定感知野法的特征提取方法。当雷达探测深度增加时，雷达图像中目标的大小和回波强度都会降低。
2)离散的散射点：飞行器的散射特征具有离散和间断特征。由于结构的不完备以及部件间的关联程度较低，这给探测器的精确预报带来了困难。
3)复杂环境与强背景干扰：真实环境下，飞机周边的建筑、车辆以及一些金属构件等与飞机目标具有类似的强烈电磁散射特征，提高了对目标的探测精度。
本项目拟借鉴国际上最新提出的“基于目标探测的 DiffusionDet （ICCV BEST 2023）”（ICCV BEST 2023)，将其首次用于 SAR目标探测。
创新点：
(1)本项目首次在 SAR目标探测中应用弥散建模，提出一种简单高效的基于差分Det4SAR的 SAR目标探测方法。
(2) 所提区分检测合成孔径雷达是建立在两个核的基础上的。首先，将 SAR图像中的目标检测问题转化为由噪声包围盒到准确目标包围盒的消噪与弥散。其次，通过对雷达散射特性的分析，提出一种基于散射特性的雷达散射特性增强模型，实现对机载雷达目标散射特性的有效抑制，并提高目标的显著性。
(3)将这两种方案相结合，使差分雷达在 SAR成像-1.0数据上取得了较好的效果。
数据集
SARAIRcraft-1.0
这份资料包括四种尺寸：800x800,1000,1200x1200以及1500x1500。在数据集中，飞行器目标的大小分布非常广。有些靶在50x50以内，有些靶在100x100以上。特定的航空器目标分类包括A220,A320/321,A330,ARJ21，波音737，波音787，其它等等。其他指的是不属于六个分类的实例。
散射特征增强模块SFE module效果可视化
此外，本文还研究了分数信号系数对检测性能的影响，并分析了在训练、试验中随机产生的盒子数目对检测性能的影响。
引言：
相对于车辆、舰船等目标，飞行器目标的结构与散射机理更为复杂，对其探测提出了更高的要求。
1)目标大小差异大： SAR影像中，由于目标种类及影像分辨率的差异，造成了目标大小的差异。针对这类多尺度目标问题，提出了一种基于固定感知野法的特征提取方法。当雷达探测深度增加时，雷达图像中目标的大小和回波强度都会降低。
2)离散的散射点：飞行器的散射特征具有离散和间断特征。由于结构的不完备以及部件间的关联程度较低，这给探测器的精确预报带来了困难。
3)复杂环境与强背景干扰：真实环境下，飞机周边的建筑、车辆以及一些金属构件等与飞机目标具有类似的强烈电磁散射特征，提高了对目标的探测精度。
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本项目拟借鉴国际上最新提出的“基于目标探测的 DiffusionDet （ICCV BEST 2023）”（ICCV BEST 2023)，将其首次用于 SAR目标探测。
创新点：
(1)本项目首次在 SAR目标探测中应用弥散建模，提出一种简单高效的基于差分Det4SAR的 SAR目标探测方法。
(2) 所提区分检测合成孔径雷达是建立在两个核的基础上的。首先，将 SAR图像中的目标检测问题转化为由噪声包围盒到准确目标包围盒的消噪与弥散。其次，通过对雷达散射特性的分析，提出一种基于散射特性的雷达散射特性增强模型，实现对机载雷达目标散射特性的有效抑制，并提高目标的显著性。
(3)将这两种方案相结合，使差分雷达在 SAR成像-1.0数据上取得了较好的效果。
数据集
SARAIRcraft-1.0
这份资料包括四种尺寸：800x800,1000,1200x1200以及1500x1500。在数据集中，飞行器目标的大小分布非常广。有些靶在50x50以内，有些靶在100x100以上。特定的航空器目标分类包括A220,A320/321,A330,ARJ21，波音737，波音787，其它等等。其他指的是不属于六个分类的实例。
散射特征增强模块SFE module效果可视化
此外，本文还研究了分数信号系数对检测性能的影响，并分析了在训练、试验中随机产生的盒子数目对检测性能的影响。
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