通过将卷积网络与 Transformer 相结合的结构，本文探索了一种用于高效红外小目标检测的 Mamba-in-Mamba 结构，该结构通过对局部块进行子块分解，利用每个子块之间的相互作用来大大提升 MiM-ISTD 的表征能力和计算效率。实验证明，MiM-ISTD 方法的准确性和效率均优于现有方法，其推理速度比 SOTA 快 10 倍，并且在推理过程中减少了 73.4% 的 GPU 内存使用量，克服了在高分辨率红外图像上执行基于 Mamba 的理解时的计算和内存限制。

Mar, 2024

提出了一种基于改进的稠密嵌套注意力网络（IDNANet）的红外小目标检测方法，采用变压器架构并结合 Swine-transformer 进行特征提取，在稠密嵌套结构中引入 ACmix 注意力结构增强中间层特征，通过设计加权 Dice 二元交叉熵（WD-BCE）损失函数缓解前景 - 背景样本不平衡的负面影响。通过在公共数据集上的实验表明，该方法在检测概率（P_d）、误警率（F_a）和平均交集联合（$mIoU$）等指标上优于其他最先进的方法，NUDT-SIRST 数据集上的 $mIoU$ 为 90.89，NUAA-SIRST 数据集上为 79.72。

Nov, 2023

本文提出了一种用于红外小目标检测的扩散模型框架，通过模拟像素级判别与掩模后验分布建模相结合，转变了从判别范式到生成范式的方法，以绕过目标级的不敏感性，并设计了小波域中的低频隔离以抑制内在红外噪声对扩散噪声估计的干扰。实验证明，该方法在 NUAA-SIRST、IRSTD-1k 和 NUDT-SIRST 数据集上相对于最先进的方法具有竞争性的性能优势。

Mar, 2024

提出了 Instruct-IPT - 一种多合一图像处理 Transformer，可以有效地处理具有大的任务间隔的多种图像修复任务，通过权重调节来自适应特定任务的权重，通过同步训练更新通用骨干模型和特定任务的偏差，以便指导模型学习通用和特定任务知识，并通过文本指令来提高用户界面的操控。

Jun, 2024

通过使用基于 Transformer 的新型模型，将可见光图像转换为高保真红外图像，从而解决了低光条件下可见光图像对比度低的问题，并比现有方法在质量和数量上都有显着优势，为红外图像的下游应用提供了更有效的支持。

Apr, 2024

本文提出了一种多流密集嵌套网络 iSmallNet，配合标签解耦技术针对红外小目标检测中常见的背景杂乱、易错报和 CNN 无法识别等问题，在内部地图和边界地图上解决源标签分布不均的问题，并引入多尺度嵌套交互模块和内部 - 边界融合模块以增强整个网络的性能，实验结果表明 iSmallNet 比其他 11 种最先进的检测器表现更好。

Oct, 2022

该研究提出了一种使用两种模态的不同方式，使得单一模型能够处理任何模态，研究了如何有效地利用可见光和红外 / 热模态来创建基于 Transformer 的物体检测模型，并引入了新颖的 MiPa 训练技术，通过达到可竞争的结果平衡模态，最终能够在单一模态推理下击败多模态融合方法。

Apr, 2024

该论文提出了一种基于多任务学习的框架，学习适用于红外追踪的特征模型，并使用大规模红外训练数据集来优化该模型。在三个基准测试中，实验结果表明，该算法的相对增益达到 10％，表现优于现有的方法。

Nov, 2019

本文提出了一种基于双层优化的目标感知对抗学习（TarDAL）用于融合热红外和可见光图像的网络，结合了两者的共性和差异，同时建立了一套同时采集红外和光学图像的标定传感器，实现了对不同场景的目标检测并获得了较高性能。

Mar, 2022

本文提出了一个利用深度学习和数据增强的热红外（TIR）远程目标检测系统，该系统针对海上救援进行研究。通过使用 TIR 相机（FLIR）建立了一个自采集的 TIR 数据集，其中包括多个模拟人类救援情境的场景。此外，为了解决数据集稀缺和改善模型的鲁棒性，还收集了一个合成数据集，该数据集是从一个 3D 游戏（ARMA3）中获取的。然而，合成 TIR 图像与真实 TIR 图像之间存在显著的领域差距。因此，为了解决这个问题，本文建议了一种基于生成模型的从 3D 游戏到真实情况下的目标 - 背景分离领域自适应算法。此外，还提出了一个带有固定权重内核的分割网络，以改善信噪比（SNR）并提供弱注意力，因为远程 TIR 目标本质上具有不清晰的边界。实验结果表明，用包含翻译合成和真实 TIR 数据的增强数据训练的网络在性能上明显优于只使用真实 TIR 数据进行训练的网络。此外，所提出的分割模型超越了最先进的分割方法的性能。

Oct, 2023