基于多尺度时空变换网络的红外移动海上船舶分割方法 刘文辉（Wenhui Liu）， 桥玉龙（Yulong Qiao）， 赵越（Yue Zhao）， 邢正一（Zhengyi Xing）

《Remote Sensing》：Infrared Moving Maritime Vessel Segmentation Based on Multi-Scale Spatial–Temporal Transformer Network Wenhui Liu, Yulong Qiao, Yue Zhao and Zhengyi Xing

　　

摘要

红外运动海上船只分割是海上安全领域的一项关键图像处理任务，由于背景复杂且目标大小各异，这构成了一个具有挑战性的问题。为了解决这些问题，我们提出了一种基于多尺度时空视觉变换器（ST-VT）的端到端分割网络，用于分割红外图像序列中的运动海上船只。在特征提取模块中，我们引入了一种多尺度特征编码结构，该结构结合了多尺度骨干网络和特征金字塔网络技术。接下来，提出了多尺度可变形编码器结构以及跨尺度融合模块和像素解码器，以生成多尺度时空特征。随后，我们采用了改进的注意力块，这些注意力块是粗到细框架（跨尺度）的核心模块，用于生成提示信息。最后，应用多尺度掩码解码器来实现最终的目标分割。实验在基准数据集IPATCH和我们的标注数据集LAS-MassMIND上进行。结果表明，所提出的方法在复杂背景和不同大小的目标情况下取得了最先进的性能。