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UNet 迷失之中：通过未被重视的局部特征提升红外小目标检测
通过引入 HintU 网络，利用目标位置的先验知识突出关键的局部特征，并改进传统的 UNet-based 结构以保留目标像素，从而提高红外小目标检测的性能。
PDF17 days ago
隐式多光谱转换器：一种轻量且有效的可见光到红外图像转换模型
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。
PDF3 months ago
基于 YOLO 的红外小目标检测中的 $a ~ contrario$ 范式
利用 “对原则” 决策标准将统计标准添加到 YOLOv7-tiny 中，从而使其在红外小目标检测和目标检测网络之间填补了性能差距，并显著增强了 YOLO 在少样本情况下的鲁棒性。
PDF5 months ago
PAD：自监督预训练与红外图像的 Patchwise-Scale Adapter
该研究介绍了自主学习在红外图像领域的应用，提供了一个大规模红外预训练数据集，通过对象敏感的随机 RoI 裁剪方法和面向纹理缺失的图像预处理方法解决了传统方法在红外图像上的挑战，并引入可动态学习尺度因子的分块适配器来实现预训练特征和新特征之间
PDF7 months ago
基于红外人数统计的监督级别权衡评估
研究探讨了使用较弱监督水平对深度人数计数体系结构在图像分类和点级定位方面的性能造成的影响，实验证明使用 CNN 图像级模型计数人数能够以竞争性结果达到 YOLO 检测器和点级模型的水平，并且提供更高的帧率和相似数量的模型参数。
PDF8 months ago
弱监督下变电站设备故障的红外图像识别方法
该研究提出了一种弱监督方法，用于识别变电站设备的红外图像中的故障。通过修改模型的网络结构和参数，利用更快的 RCNN 模型进行设备识别，提高了检测准确性。通过分析检查机器人在变电站捕获的红外图像来演示该方法。通过与手工标记结果验证性能，证明
PDF8 months ago
GAANet: 检测黑暗环境中大小变化的无人机的 Ghost Auto Anchor 网络
本文提出 Ghost Auto Anchor Network (GAANet) 用于红外图像的物体检测，包括自动锚点计算、幽灵卷积和额外的小物体特征提取和检测，相对于 GhostNet-YOLOv5 等现有检测器具有更高的 mAP@50、召
PDFa year ago
基于深度学习框架的红外和可见光图像融合
本文提出了一种基于深度学习框架的有效图像融合方法，该方法能够将红外图像和可见光图像的所有特征生成单个图像。实验结果表明，该方法在客观评估和视觉质量方面均达到了最先进的性能。
PDF6 years ago