红外弱小目标检测之TBC-Net
总结我的一些理解和看法：19年提出的TBC-Net算法将深度学习应用到了红外弱小目标检测领域，网络轻量级，并能在NVIDIA Jetson AGX Xavier嵌入式开发板上实现实时性。
TBC包含TEM和SCM，最厉害的点在利用SCM对图像中存在目标的个数（0 1 2 3）进行分类，训练TEM时（预先训练好的SCM参数不变）损失函数增加了一项fC(也就是文章所提的语义约束项），增添了语义信息。
网络结构
涉及到的图像表示：
1.target extraction module (TEM)
TEM模块是一个轻量级的图像分割网络。
如图，TEM包括下采样（卷积+最大池化）、上采样（最邻近插值+卷积）、相同尺度下的feature map通过残差连接融合。
其中L（卷积网络层数）和BC( The number of channels that the input layer expands is called base channels)两个参数设定影响网络性能， 文中When BC = 16 and L = 5, the network performance is good enough.
TEM输出：
2. Semantic Constraint Module（SCM)
SCM模块是一个分类网络，用fT’作为输入，根据图像中的目标个数进行分类（0 1 2 3——没有目标、目标个数1、……)。
3.Segmentation and Detection
阈值分割：
损失函数设置（重点！）和训练方法
1.训练方法
2.损失函数设置
Target Extraction Loss：The extracted target image fT0should be as close as possible to the ground truth fT .
Background Suppression Loss：利用sparse constraint
Classification Loss：交叉熵损失函数用于分类
Total loss:
3.合成数据：
简单概括：文中使用了六个真实序列，利用某种方法合成了目标个数为0-3的小目标数据集。
网络评价指标
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