赤外画像のシーン認識と分類階層は画像認識の重要技術であり、赤外偵察および誘導において重要な意義を持つ。赤外画像の多シーン多対象のシーン認識および分類階層の問題を効果的に解決するために、本稿では弱教師あり学習に基づくマルチラベル赤外画像分類アルゴリズムを提案する。マルチラベル画像分類技術を赤外前方画像分野に適用し、多シーンの赤外画像に対して弱教師ありの画像レベル注釈を行い、バックボーンネットワークResnet-50で画像の特徴を抽出する；クラス特有の空間残差注意モジュールCSRAを導入し、画像中の異なるクラスが占める異なる空間領域を捉えて、クラス特徴の表現性能を向上させる；先進的な損失関数ASLを導入し、マルチラベル分類における正負ラベル数の不均衡問題を解決し、訓練過程で陽性サンプルにより注目して検出精度を向上させる。実験結果により、本アルゴリズムは多シーン多対象の赤外画像分類に対して適応性と精度が優れ、検出率は90％以上に達し、赤外画像の分類階層作業を良好に遂行できることが示された。

弱教師あり学習;マルチラベル分類;赤外画像;シーン認識