一种基于视觉热扩散与选择性多尺度特征融合的红外小目标检测方法

本发明公开了一种基于视觉热扩散与选择性多尺度特征融合的红外小目标检测方法，主要解决现有红外小目标检测技术中，因目标微弱、背景复杂导致的特征易丢失、检测精度低的问题。其实施方案为：1) 获取数据集与分割标签；2) 构建红外小目标检测模型；3) 构建损失函数；4) 训练红外小目标检测模型；5) 获得红外小目标检测结果。本发明构建的红外小目标检测模型，通过一个基于视觉热扩散原理预训练的扩散网络编码器，从根源上增强了微弱目标的特征表示；通过部署在跳跃连接上的选择性维度融合模块，实现了编码器多层级特征的智能融合与增强；并通过在网络中嵌入的选择性空洞通道细化模块和选择性感受野融合模块，在提升网络对小目标精细化提取能力的同时，确保了整体架构的高效性。