Leveraging Language Prior for Infrared Small Target Detection

📄 arXiv: 2507.13113v1 📥 PDF

作者: Pranav Singh, Pravendra Singh

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-17

💡 一句话要点

提出一种利用语言先验的红外小目标检测框架，显著提升检测精度。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 红外小目标检测 多模态融合 语言先验 GPT-4 Vision 注意力机制

📋 核心要点

  1. 红外小目标检测面临目标小、分布稀疏的挑战，现有方法仅依赖图像信息，缺乏对上下文的理解。
  2. 该论文提出一种多模态框架，利用语言先验知识引导检测，通过语言模型生成目标位置描述，辅助视觉模型。
  3. 实验结果表明，该方法在多个数据集上显著优于现有方法，尤其在降低虚警率方面效果显著。

📝 摘要（中文）

红外小目标检测（IRSTD）对于许多应用至关重要，但由于目标小、分布稀疏，检测极具挑战。现有方法主要依赖图像模态，忽略了语言信息的潜力。本文提出一种新颖的多模态IRSTD框架，利用语言先验引导小目标检测。该框架利用从语言先验导出的语言引导注意力权重，增强模型对IRSTD的能力，将文本信息与图像数据结合。使用GPT-4 Vision模型生成红外图像中小目标位置的文本描述，并通过精心设计的提示工程提高准确性。此外，本文构建了一个多模态红外数据集，包含图像和文本模态，扩展了IRSTD-1k和NUDT-SIRST数据集。实验结果表明，该方法显著优于现有技术，在NUAA-SIRST子集上，IoU、nIoU、Pd和Fa分别提升9.74%、13.02%、1.25%和67.87%，在LangIR数据集的IRSTD-1k子集上，分别提升4.41%、2.04%、2.01%和113.43%。

🔬 方法详解

问题定义：红外小目标检测旨在从红外图像中识别出尺寸较小、对比度较低的目标。现有方法主要依赖于图像本身的特征，容易受到背景噪声的干扰，且缺乏对目标上下文信息的利用，导致检测精度不高，尤其是在复杂场景下容易出现虚警。

核心思路：该论文的核心思路是引入语言先验知识，利用大型语言模型（如GPT-4 Vision）生成红外图像中目标的文本描述，从而为视觉模型提供额外的上下文信息。通过语言引导的注意力机制，增强模型对目标区域的关注，抑制背景噪声的干扰，提高检测精度。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：1) 文本描述生成模块：使用GPT-4 Vision模型，通过精心设计的prompt，生成红外图像中小目标位置的文本描述。2) 多模态融合检测模块：将图像特征和文本特征进行融合，利用语言引导的注意力机制，增强模型对目标区域的关注，最终实现小目标检测。该框架首先使用预训练的视觉模型提取图像特征，然后将图像输入GPT-4 Vision生成文本描述，再将文本描述转换为文本特征，最后将图像特征和文本特征融合，输入到检测网络中进行目标检测。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将语言先验知识引入到红外小目标检测任务中。与传统方法仅依赖图像信息不同，该方法利用语言模型生成的目标描述，为视觉模型提供了额外的上下文信息，从而提高了检测精度和鲁棒性。此外，该论文还构建了一个多模态红外数据集，为后续研究提供了数据基础。

关键设计：在文本描述生成方面，论文采用了prompt engineering技术，设计了能够准确描述目标位置的prompt。在多模态融合方面，论文采用了注意力机制，根据文本信息动态调整图像特征的权重，从而增强模型对目标区域的关注。具体的损失函数和网络结构细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在NUAA-SIRST数据集上，IoU提升9.74%，nIoU提升13.02%，Pd提升1.25%，Fa降低67.87%。在LangIR数据集的IRSTD-1k子集上，IoU提升4.41%，nIoU提升2.04%，Pd提升2.01%，Fa降低113.43%。尤其是在降低虚警率方面，该方法表现出显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于军事侦察、安防监控、自动驾驶等领域。在军事侦察中，可以利用该技术快速准确地检测敌方目标。在安防监控中，可以用于检测入侵者或异常行为。在自动驾驶中，可以用于检测行人、车辆等障碍物，提高驾驶安全性。该研究具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

IRSTD (InfraRed Small Target Detection) detects small targets in infrared blurry backgrounds and is essential for various applications. The detection task is challenging due to the small size of the targets and their sparse distribution in infrared small target datasets. Although existing IRSTD methods and datasets have led to significant advancements, they are limited by their reliance solely on the image modality. Recent advances in deep learning and large vision-language models have shown remarkable performance in various visual recognition tasks. In this work, we propose a novel multimodal IRSTD framework that incorporates language priors to guide small target detection. We leverage language-guided attention weights derived from the language prior to enhance the model's ability for IRSTD, presenting a novel approach that combines textual information with image data to improve IRSTD capabilities. Utilizing the state-of-the-art GPT-4 vision model, we generate text descriptions that provide the locations of small targets in infrared images, employing careful prompt engineering to ensure improved accuracy. Due to the absence of multimodal IR datasets, existing IRSTD methods rely solely on image data. To address this shortcoming, we have curated a multimodal infrared dataset that includes both image and text modalities for small target detection, expanding upon the popular IRSTD-1k and NUDT-SIRST datasets. We validate the effectiveness of our approach through extensive experiments and comprehensive ablation studies. The results demonstrate significant improvements over the state-of-the-art method, with relative percentage differences of 9.74%, 13.02%, 1.25%, and 67.87% in IoU, nIoU, Pd, and Fa on the NUAA-SIRST subset, and 4.41%, 2.04%, 2.01%, and 113.43% on the IRSTD-1k subset of the LangIR dataset, respectively.