同范式特征提取及ODE引导特征融合的红外小目标检测网络

本发明公开了同范式特征提取及ODE引导特征融合的红外小目标检测网络，属于红外小目标检测技术领域。针对传统网络在特征多样性和适应性方面存在不足的问题，首先采用CNN、Transformer和Mamba三分支架构：CNN提取局部特征，Transformer获取全局信息，Mamba则凭借独特选择机制，过滤掉无关信息，保留图像中关键视觉线索的重要特征；其次，设计ODE启发的特征融合模块作为一个信息瓶颈以抑制高频噪声，同时通过反传播梯度加强目标特征；然后，针对Transformer和Mamba抽象出一个通用的架构，加入了多层感知器以增强非线性问题处理能力，并引入门控机制动态调整信息流，抑制噪声和不相关背景信息；最后，在公开可获取的SIRST数据集上进行了消融实验和对比实验，验证了OFSPNet在提升检测性能方面的有效性。