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Infrared Object Detection
Infrared Object Detection
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新框架通过频率解耦蒸馏改进红外目标检测
研究人员开发了FreqKD，一个新颖的知识蒸馏框架，旨在通过利用大规模RGB基础模型来改进红外图像中的目标检测。该方法通过分析和解耦空间频率，对低频（结构）和高频（纹理）分量应用不同的监督策略，从而解决了模态差异的挑战。这种方法增强了跨模态一致性，并在各种数据集和架构上带来了显著的性能提升，优于基线方法。
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傅里叶形状攻击红外目标检测系统
研究人员开发了一种新颖的方法，通过操纵几何形状的热特征来攻击红外目标检测系统。他们的方法使用可学习的傅里叶系数来定义形状边界，然后使用环绕数定理将其映射到像素掩码。这使得能够进行有效的、基于梯度的优化，以创建能够规避检测的形状，在物理实验中，在25米以上的距离上实现了超过88%的攻击成功率。