近日，IDIP实验室联合航天二院二O七所（散射辐射全国重点实验室）在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（SCI一区, IF=7.6）发表了题为“SMPISD-MTPNet: Scene Semantic Prior-Assisted Infrared Ship Detection Using Multi-Task Perception Networks”的学术论文。2022级硕士生胡晨为论文第一作者，航天二院二O七所董晓刚为第二作者，彭真明教授和蒲恬高级工程师为论文共同通讯作者，电子科技大学信通学院为第一单位，散射辐射全国重点实验室为第二单位。

       论文提出了一种场景语义先验引导的多任务感知红外舰船检测方法。论文主要贡献与创新点包括：

      • 多任务预测头：在常规目标检测头的基础上，引入了场景预测，并使用场景预测辅助目标检测；

      • 场景语义提取：提出了基于知识驱动的特征提取模块。在该模块中使用局部对比度来提取目标特征，使用灰度变化值提取背景特征。最后，使用代表背景特征的灰度变化值抑制基于局部对比度算出的目标虚警；

      • 新数据集：创建了首个配备场景掩膜的红外数据集，名为IRSDSS。此外，优化了现有数据集ISDD，在该数据集的基础上添加了掩膜场景数据，得到新数据集EISDD。​

       论文骨干网络和框架模块如下。

图1 SMPISD-MTPNet主干网

        设计模块主要包括CSPDarknet53主干网络、场景特征提取模块(SSE)和多任务预测头等，多个数据集测试表明，可获得比SOTA更优的检测性能。

图2 实验结果与性能对比

        近年来，实验室面向天基探测红外暗弱目标识别、面向对象的场景变化检测及海洋环境舰船检测识别等任务，开展深入研究，取得了一些列创新成果。已在IEEE TGRS, IEEE TMM, IEEE TAES, ISPRS J PHOTO, Pattern Recognit. 等遥感和图像处理主流期刊发表论文百余篇。

       论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10802996​

       代码开源：https://github.com/greekinRoma/SMPISD-MTPNet

供稿：胡晨