《表1 增强网络隐含层特征图》

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《基于深度卷积神经网络的红外小目标检测》

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为了减少训练和检测时间，我们对卷积层的层数进行了考虑，实验部分中比较了不同层数的增强网络在测试集上的表现，最终选取了图5所示的网络结构.为了观察增强网络对小目标的实际增强效果，在输入图像包含目标的情况下，我们依次选取了网络中各个隐含层的部分特征图进行观察，结果如表1所示.同时为了进一步探究增强网络对小目标特性的捕捉能力，我们采取与文献[17]中的方法可视化隐含层权重的特征响应情况.方法如下:对于某一个特定的卷积核，我们以其输出特征图经过激活函数后平均值作为其损失值，以表示该卷积核特征图，则得到一个卷积核可视化特征响应的算法为: