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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 596 - 600 (5page)
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Infrared (IR) small target detection is a challenging task due to the low resolution of IR cameras, the presence of noise and variability, and the similarity of thermal characteristics between small targets and surrounding objects. Deep learning has shown significant improvements in IR small target detection by capturing complex patterns and features. In deep learning-based algorithms, there are convolutional neural networks (CNN) and Transformer-based architectures that utilize attention concepts. This paper focuses on the benefits when Transformer-based architecture, like the Swin UNet, is applied to IR small target detection. So, a comparative simulation is conducted to evaluate the performance of a CNN model and a Transformer model in the context of object detection. The CNN models utilized in the experiment are UNet, UNet++, and UNet 3+, while the Transformer model employed is the Swin UNet. As a result, the experiments demonstrate that the performance of UNet 3+ and Swin UNet are similar. The results indicate that the Transformer-based architecture does not always outperform the existing CNN-based model.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHOD
3. SIMULATION
4. CONCLUSION
REFERENCES
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