CVPRMar, 2024

红外小目标检测的尺度和位置敏感性

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TL;DR使用更有效但结构简单的损失函数提高检测性能，通过引入基于目标尺度的权重和基于目标中心点的惩罚项处理现有损失的局限性，并设计了一个简单的多尺度头部结构，通过在每个预测尺度上应用 Scale and Location Sensitive (SLS) 损失函数，超过现有最先进方法的检测性能。
infrared small target detectiondeep-learning-based methodsscale and location sensitive (sls) lossmulti-scale headstate-of-the-art methods
发现论文，激发创造
  • 通过后验分布建模减轻红外小目标检测的目标级不敏感性

    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

  • 跨 IOU 损失的位置敏感视觉识别

    LSNet 是一个深度神经网络，能够根据感兴趣目标的锚点和标志点确定目标的形状，其采用新型的损失函数进行优化，可在提高准确率的同时具有更好的融合信息的性能。实验证明，LSNet 能够在定位敏感型的视觉识别任务中创造最新的准确率记录，成为新一代无锚点目标检测和实例分割的领跑者，并能够有效检测多尺度的人体姿态。

    Apr, 2021

  • iSmallNet：具有标签解耦的密集嵌套网络用于红外小目标检测

    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

  • ILNet: 突出红外小目标检测中的低级问题

    通过提出红外小目标检测的新方法 —— 红外低级网络（ILNet），结合交互极化正交特征融合模块（IPOF）和动态一维聚合层（DODA），利用集成学习思想设计代表性模块（RB），提高数据量的情况下，ILNet 在挑战性数据集上表现出了更好的性能。

    Sep, 2023

  • 基于 Transformer 的改进密集嵌套注意力网络用于红外小目标检测

    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

  • 多尺度方向感知网络用于红外小目标检测

    提出了一个多尺度方向感知网络（MSDA-Net），首次尝试将红外小目标的高频方向特征作为领域先验知识集成到神经网络中，并通过创新的多方向特征感知（MDFA）模块、多尺度局部关联学习（MLRL）模块、高频方向注入（HFDI）模块等进行完整的特征提取和定位。大量实验结果表明，MSDA-Net 在公共数据集 NUDT-SIRST、SIRST 和 IRSTD-1k 上实现了最新的最佳效果。

    Jun, 2024

  • SpirDet: 高效、准确和轻量级红外小目标检测器

    提出了一种名为 SpirDet 的新颖方法，用于高效检测红外小目标，通过采用双分支稀疏解码器、轻量级 DO-RepEncoder 和优化参数重新表征等技术，该方法在推理速度和参数数量方面明显优于现有模型。

    Feb, 2024

  • 点击 - 遮罩：基于水平集的红外小目标检测的高效标注框架

    这篇论文提出了一种劳动效率高且粗略标注框架，通过使用级数集来获得仅需一次粗略点击即可得到高质量伪掩码，解决了因小目标尺寸和过度正则化导致的零水平轮廓消失的问题，实验表明该方法在 NUAA-SIRST 和 IRSTD-1k 数据集上具有优异的性能。

    Oct, 2023

  • 重新思考小目标检测在少样本环境中的交并比

    在少样本目标检测领域中，使用 SIoU 作为评估标准可以构建更加用户导向的模型，在小物体检测方面表现优秀，并在 DOTA 和 DIOR 数据集上实现了新的少样本目标检测的最优结果。

    Jul, 2023

  • SCTransNet：红外小目标检测的空间 - 通道交叉变换网络

    提出了一种基于空间通道交叉变换器网络（SCTransNet）的红外小目标检测方法，利用跨通道变换器块（SCTBs）以及长程跳跃连接来加强目标和背景之间的语义差异，有效地检测小尺度的红外目标。

    Jan, 2024