(arXiv 2025) GPT-4V 也能做红外检测？全球首个“语言先验” IR 小目标检测模型来...

主要观点总结

本文介绍了一篇关于利用语言先验信息提高红外小目标检测性能的论文。该论文提出了多模态红外小目标检测框架，利用文本描述作为语言先验信息，设计了LGNet网络，并在IRSTD-1k和NUAA-SIRST数据集上进行了实验验证。论文的创新点包括引入语言模态、设计LGNet网络、构建多模态数据集LangIR、提出“训练有语言、推理无语言”的轻量实用范式等。论文使用CLIP生成图像与文本embedding，通过融合模块注入语言引导注意力，从而提升小目标的显著性识别能力。

关键观点总结

关键观点1: 论文首次将语言模态引入红外小目标检测。

传统IRSTD网络仅使用图像信息，而该论文提出多模态框架，利用Vision-Language Model生成的文本描述作为语言先验信息。

关键观点2: 论文设计并实验验证了LGNet网络架构。

LGNet网络结合了UNet、Residual U-Block、融合模块和语言引导模块，利用文本embedding引导高层语义注意力。

关键观点3: 论文构建了首个IRSTD多模态数据集LangIR。

基于IRSTD-1k与NUAA-SIRST数据集，为每张红外图像生成GPT-4V文本描述，形成图像+文本双模态数据集。

关键观点4: 论文实现了“训练有语言、推理无语言”的轻量实用范式。

在训练阶段使用文本增强视觉特征，而在测试阶段只使用图像，不增加任何推理时间。

关键观点5: 论文通过一系列实验验证了其方法的有效性。

包括消融实验和可视化结果，证明了语言先验在训练中的有效性以及推理阶段无需使用语言的实用性。