图像自寻的弹药目标检测方法综述

摘要：

弹载图像目标检测方法是实现图像自寻的弹药"发射后不管"、对目标进行自主打击的关键技术.弹药图像自寻的面临着成像环境恶劣,目标特性变化快,对算法体积、速度要求苛刻等问题.围绕弹载目标检测难点问题进行综述,将基于深度学习的目标检测方法区分为基于候选框、无候选框和基于transformer的方法,回顾了各类方法主要研究进展;对特征提取网络轻量化、预测特征图增强、非极大值抑制后处理算法、训练中样本均衡、模型压缩等弹载图像目标检测模型部署中的关键技术进行了梳理;对比了典型目标检测方法在ImageNet、COCO及弹载图像目标数据集上的性能,并对未来发展进行展望.

关键词：弹载图像、目标检测、深度学习、模型部署

所属期刊栏目：43

分类号：TP391;TN957.52;P208

资助基金：军队型号项目LZX20190112

在线出版日期：2022-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共18页

页码：2687-2704