적외선 미약 소형 목표물 검출은 조기 경고, 유도 등 국방 분야에서 널리 활용되고 있다. 하지만 적외선 미약 소형 목표물은 차지하는 픽셀 수가 적고 형태 및 질감 특징이 부족하여 적외선 미약 소형 목표물 검출은 도전적인 과제가 된다. 이에 적외선 미약 소형 목표물 검출을 위해 간단하고 효율적인 실시간 적외선 미약 소형 목표물 검출 네트워크를 제안하였다. 검출 네트워크는 적응형 수용 영역 융합 모듈을 활용하여 작은 목표물 주변의 문맥 정보를 증가시키고, 공간 주의 메커니즘을 도입하여 서로 다른 영역 간의 상관 관계 모델을 구축함으로써 영역 간 상관성과 응집력을 강화하였다. 목표물의 위치 지정 및 양성/음성 샘플 판별 능력을 향상시키기 위해 각각 GIOU loss와 Focal loss를 이용하여 손실 함수를 설계하였다. 세 개의 적외선 미약 소형 목표물 시퀀스와 단일 프레임 적외선 영상에서 실험을 진행하였으며, 검출 네트워크는 각각 91.62%, 71.54%, 81.77%, 90.67%의 AP 값을 달성하였고, 검출 속도는 약 165 FPS에 달하였다. 실험 결과 본 적외선 미약 소형 목표물 검출 네트워크는 복잡한 배경 및 낮은 신호 대 잡음비 조건에서도 우수한 검출 성능을 보였다.

적외선 미약 소형 목표물 검출; 주의 메커니즘; 합성곱 신경망; 딥러닝