Exploiting Gaussian Agnostic Representation Learning with Diffusion Priors for Enhanced Infrared Small Target Detection
作者: Junyao Li, Yahao Lu, Xingyuan Guo, Xiaoyu Xian, Tiantian Wang, Yukai Shi
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-07-24
备注: Submitted to Neural Networks. We propose the Gaussian Group Squeezer, leveraging Gaussian sampling and compression with diffusion models for channel-based data augmentation
💡 一句话要点
提出基于高斯不可知表示学习与扩散先验的红外小目标检测方法
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 红外小目标检测 高斯不可知表示学习 扩散模型 数据增强 鲁棒性 非均匀量化 图像重建
📋 核心要点
- 现有红外小目标检测方法依赖大量标注数据，在真实场景数据匮乏时表现脆弱。
- 论文提出高斯不可知表示学习，利用高斯采样和压缩进行非均匀量化，增强模型鲁棒性。
- 引入两阶段扩散模型进行真实世界重建，提升合成样本质量，实验验证了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
红外小目标检测(ISTD)在众多实际应用中起着至关重要的作用。为了确定性能边界，研究人员采用大型且昂贵的手动标注数据进行表征学习。然而，这种方法使得最先进的ISTD方法在现实世界的挑战中非常脆弱。本文首先研究了几种主流方法在各种稀缺情况下的检测性能变化——即缺乏高质量的红外数据——这挑战了关于实际ISTD的普遍理论。为了解决这个问题，我们引入了高斯不可知表示学习。具体来说，我们提出了高斯组挤压器，利用高斯采样和压缩进行非均匀量化。通过利用各种各样的训练样本，我们增强了ISTD模型对各种挑战的弹性。然后，我们引入了两阶段扩散模型进行真实世界重建。通过将量化信号与真实世界分布紧密对齐，我们显著提高了合成样本的质量和保真度。在各种稀缺场景下与最先进的检测方法进行的比较评估证明了该方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有红外小目标检测方法依赖于大量高质量的标注数据进行表征学习，但在实际应用中，高质量的红外数据往往难以获取，导致模型在数据稀缺的情况下性能显著下降。现有方法缺乏对数据分布变化的适应性，泛化能力不足。
核心思路：论文的核心思路是通过高斯不可知表示学习来增强模型对数据分布变化的鲁棒性，并利用扩散模型生成高质量的合成数据，缓解数据稀缺问题。通过高斯采样和压缩，模型可以学习到更加通用的特征表示，从而更好地适应不同的数据分布。扩散模型则用于将量化信号与真实世界分布对齐，生成更逼真的训练样本。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：高斯不可知表示学习和基于扩散模型的真实世界重建。在高斯不可知表示学习阶段，首先利用高斯组挤压器（Gaussian Group Squeezer）对输入数据进行非均匀量化，然后利用量化后的数据训练检测模型。在基于扩散模型的真实世界重建阶段，利用两阶段扩散模型将量化信号重构为高质量的合成数据，并将其用于进一步训练检测模型。
关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 提出了高斯不可知表示学习，通过高斯采样和压缩增强了模型对数据分布变化的鲁棒性；2) 引入了两阶段扩散模型，用于生成高质量的合成数据，缓解了数据稀缺问题；3) 将量化信号与真实世界分布对齐，提高了合成数据的真实感。
关键设计：高斯组挤压器（Gaussian Group Squeezer）的设计是关键，它通过高斯采样和压缩实现非均匀量化，从而提取更具鲁棒性的特征。两阶段扩散模型的设计也至关重要，它需要能够有效地将量化信号重构为高质量的图像。具体的损失函数和网络结构细节在论文中应该有详细描述，但摘要中未提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出方法的有效性，在各种数据稀缺场景下，该方法相比于现有最先进的检测方法，在检测精度和鲁棒性方面均取得了显著提升。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，摘要中未提供具体数值。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于安防监控、智能交通、军事侦察等领域，尤其是在红外图像数据难以获取或标注成本高昂的场景下。通过提升红外小目标检测的准确性和鲁棒性，可以有效提高相关系统的智能化水平和实用价值，例如在复杂环境下更准确地识别潜在威胁，提升无人机或自动驾驶系统的安全性。
📄 摘要（原文）
Infrared small target detection (ISTD) plays a vital role in numerous practical applications. In pursuit of determining the performance boundaries, researchers employ large and expensive manual-labeling data for representation learning. Nevertheless, this approach renders the state-of-the-art ISTD methods highly fragile in real-world challenges. In this paper, we first study the variation in detection performance across several mainstream methods under various scarcity -- namely, the absence of high-quality infrared data -- that challenge the prevailing theories about practical ISTD. To address this concern, we introduce the Gaussian Agnostic Representation Learning. Specifically, we propose the Gaussian Group Squeezer, leveraging Gaussian sampling and compression for non-uniform quantization. By exploiting a diverse array of training samples, we enhance the resilience of ISTD models against various challenges. Then, we introduce two-stage diffusion models for real-world reconstruction. By aligning quantized signals closely with real-world distributions, we significantly elevate the quality and fidelity of the synthetic samples. Comparative evaluations against state-of-the-art detection methods in various scarcity scenarios demonstrate the efficacy of the proposed approach.