红外小目标检测是在地球观测，军事侦察，救灾等许多领域的重要问题，最近受到了广泛的关注。本文介绍了注意引导金字塔上下文网络（AGPCNET）算法。其主要组件是注意引导的上下文块（AGCB），上下文金字塔模块（CPM）和非对称融合模块（AFM）。AGCB将特征映射分为修补程序以计算本地关联，并使用全局上下文注意（GCA）来计算语义之间的全局关联，CPM集成来自多尺度AGCB的功能，AFM从功能集成了低级和深级语义集成 - 融合视角，增强了特征的利用。实验结果表明，AGPCNET在两个可用的红外小目标数据集上实现了新的最先进的性能。源代码可在https://github.com/tianfang-zhang/agpcnet上获得。

Learning-based infrared small object detection methods currently rely heavily on the classification backbone network. This tends to result in tiny object loss and feature distinguishability limitations as the network depth increases. Furthermore, small objects in infrared images are frequently emerged bright and dark, posing severe demands for obtaining precise object contrast information. For this reason, we in this paper propose a simple and effective ``U-Net in U-Net'' framework, UIU-Net for short, and detect small objects in infrared images. As the name suggests, UIU-Net embeds a tiny U-Net into a larger U-Net backbone, enabling the multi-level and multi-scale representation learning of objects. Moreover, UIU-Net can be trained from scratch, and the learned features can enhance global and local contrast information effectively. More specifically, the UIU-Net model is divided into two modules: the resolution-maintenance deep supervision (RM-DS) module and the interactive-cross attention (IC-A) module. RM-DS integrates Residual U-blocks into a deep supervision network to generate deep multi-scale resolution-maintenance features while learning global context information. Further, IC-A encodes the local context information between the low-level details and high-level semantic features. Extensive experiments conducted on two infrared single-frame image datasets, i.e., SIRST and Synthetic datasets, show the effectiveness and superiority of the proposed UIU-Net in comparison with several state-of-the-art infrared small object detection methods. The proposed UIU-Net also produces powerful generalization performance for video sequence infrared small object datasets, e.g., ATR ground/air video sequence dataset. The codes of this work are available openly at \url{https://github.com/danfenghong/IEEE_TIP_UIU-Net}.

Single-frame InfraRed Small Target (SIRST) detection has been a challenging task due to a lack of inherent characteristics, imprecise bounding box regression, a scarcity of real-world datasets, and sensitive localization evaluation. In this paper, we propose a comprehensive solution to these challenges. First, we find that the existing anchor-free label assignment method is prone to mislabeling small targets as background, leading to their omission by detectors. To overcome this issue, we propose an all-scale pseudo-box-based label assignment scheme that relaxes the constraints on scale and decouples the spatial assignment from the size of the ground-truth target. Second, motivated by the structured prior of feature pyramids, we introduce the one-stage cascade refinement network (OSCAR), which uses the high-level head as soft proposals for the low-level refinement head. This allows OSCAR to process the same target in a cascade coarse-to-fine manner. Finally, we present a new research benchmark for infrared small target detection, consisting of the SIRST-V2 dataset of real-world, high-resolution single-frame targets, the normalized contrast evaluation metric, and the DeepInfrared toolkit for detection. We conduct extensive ablation studies to evaluate the components of OSCAR and compare its performance to state-of-the-art model-driven and data-driven methods on the SIRST-V2 benchmark. Our results demonstrate that a top-down cascade refinement framework can improve the accuracy of infrared small target detection without sacrificing efficiency. The DeepInfrared toolkit, dataset, and trained models are available at https://github.com/YimianDai/open-deepinfrared to advance further research in this field.

玻璃在我们的日常生活中非常普遍。现有的计算机视觉系统忽略了它，因此可能会产生严重的后果，例如，机器人可能会坠入玻璃墙。但是，感知玻璃的存在并不简单。关键的挑战是，任意物体/场景可以出现在玻璃后面。在本文中，我们提出了一个重要的问题，即从单个RGB图像中检测玻璃表面。为了解决这个问题，我们构建了第一个大规模玻璃检测数据集（GDD），并提出了一个名为GDNet-B的新颖玻璃检测网络，该网络通过新颖的大型场探索大型视野中的丰富上下文提示上下文特征集成（LCFI）模块并将高级和低级边界特征与边界特征增强（BFE）模块集成在一起。广泛的实验表明，我们的GDNET-B可以在GDD测试集内外的图像上达到满足玻璃检测结果。我们通过将其应用于其他视觉任务（包括镜像分割和显着对象检测）来进一步验证我们提出的GDNET-B的有效性和概括能力。最后，我们显示了玻璃检测的潜在应用，并讨论了可能的未来研究方向。

Camouflaged object detection (COD) aims to detect/segment camouflaged objects embedded in the environment, which has attracted increasing attention over the past decades. Although several COD methods have been developed, they still suffer from unsatisfactory performance due to the intrinsic similarities between the foreground objects and background surroundings. In this paper, we propose a novel Feature Aggregation and Propagation Network (FAP-Net) for camouflaged object detection. Specifically, we propose a Boundary Guidance Module (BGM) to explicitly model the boundary characteristic, which can provide boundary-enhanced features to boost the COD performance. To capture the scale variations of the camouflaged objects, we propose a Multi-scale Feature Aggregation Module (MFAM) to characterize the multi-scale information from each layer and obtain the aggregated feature representations. Furthermore, we propose a Cross-level Fusion and Propagation Module (CFPM). In the CFPM, the feature fusion part can effectively integrate the features from adjacent layers to exploit the cross-level correlations, and the feature propagation part can transmit valuable context information from the encoder to the decoder network via a gate unit. Finally, we formulate a unified and end-to-end trainable framework where cross-level features can be effectively fused and propagated for capturing rich context information. Extensive experiments on three benchmark camouflaged datasets demonstrate that our FAP-Net outperforms other state-of-the-art COD models. Moreover, our model can be extended to the polyp segmentation task, and the comparison results further validate the effectiveness of the proposed model in segmenting polyps. The source code and results will be released at https://github.com/taozh2017/FAPNet.

现代的高性能语义分割方法采用沉重的主链和扩张的卷积来提取相关特征。尽管使用上下文和语义信息提取功能对于分割任务至关重要，但它为实时应用程序带来了内存足迹和高计算成本。本文提出了一种新模型，以实现实时道路场景语义细分的准确性/速度之间的权衡。具体来说，我们提出了一个名为“比例吸引的条带引导特征金字塔网络”（s \ textsuperscript {2} -fpn）的轻巧模型。我们的网络由三个主要模块组成：注意金字塔融合（APF）模块，比例吸引条带注意模块（SSAM）和全局特征Upsample（GFU）模块。 APF采用了注意力机制来学习判别性多尺度特征，并有助于缩小不同级别之间的语义差距。 APF使用量表感知的关注来用垂直剥离操作编码全局上下文，并建模长期依赖性，这有助于将像素与类似的语义标签相关联。此外，APF还采用频道重新加权块（CRB）来强调频道功能。最后，S \ TextSuperScript {2} -fpn的解码器然后采用GFU，该GFU用于融合APF和编码器的功能。已经对两个具有挑战性的语义分割基准进行了广泛的实验，这表明我们的方法通过不同的模型设置实现了更好的准确性/速度权衡。提出的模型已在CityScapes Dataset上实现了76.2 \％miou/87.3fps，77.4 \％miou/67fps和77.8 \％miou/30.5fps，以及69.6 \％miou，71.0 miou，71.0 \％miou，和74.2 \％\％\％\％\％\％。 miou在Camvid数据集上。这项工作的代码将在\ url {https://github.com/mohamedac29/s2-fpn提供。

尽管当前的显着对象检测（SOD）作品已经取得了重大进展，但在预测的显着区域的完整性方面，它们受到限制。我们在微观和宏观水平上定义了完整性的概念。具体而言，在微观层面上，该模型应突出显示属于某个显着对象的所有部分。同时，在宏观层面上，模型需要在给定图像中发现所有显着对象。为了促进SOD的完整性学习，我们设计了一个新颖的完整性认知网络（ICON），该网络探讨了学习强大完整性特征的三个重要组成部分。 1）与现有模型不同，该模型更多地集中在功能可区分性上，我们引入了各种功能集合（DFA）组件，以汇总具有各种接受场（即内核形状和背景）的特征，并增加了功能多样性。这种多样性是挖掘积分显着物体的基础。 2）基于DFA功能，我们引入了一个完整性通道增强（ICE）组件，其目标是增强功能通道，以突出积分显着对象，同时抑制其他分心的对象。 3）提取增强功能后，采用零件整体验证（PWV）方法来确定零件和整个对象特征是否具有很强的一致性。这样的部分协议可以进一步改善每个显着对象的微观完整性。为了证明我们图标的有效性，对七个具有挑战性的基准进行了全面的实验。我们的图标在广泛的指标方面优于基线方法。值得注意的是，我们的图标在六个数据集上的平均假阴影（FNR）（FNR）方面，相对于以前的最佳模型的相对改善约为10％。代码和结果可在以下网址获得：https：//github.com/mczhuge/icon。

空间红外的小型船舶检测旨在将小型船只与轨道轨道捕获的图像分开。由于图像覆盖面积极大（例如，数千平方公里），这些图像中的候选目标比空中基于天线和陆基成像设备观察到的目标要小得多，二聚体，更可变。现有的简短成像基于距离的红外数据集和目标检测方法不能很好地用于空间监视任务。为了解决这些问题，我们开发了一个空间红外的小型船舶检测数据集（即Nudt-Sirst-Sea），该数据集具有48个空间基红外图像和17598像素级的小型船上注释。每个图像覆盖约10000平方公里的面积，带有10000x10000像素。考虑到这些充满挑战的场景，考虑到这些微小的船只的极端特征（例如，小，昏暗，可变的），我们在本文中提出了多层Transunet（MTU-NET）。具体而言，我们设计了视觉变压器（VIT）卷积神经网络（CNN）混合编码器来提取多层次特征。首先将局部特征图用几个卷积层提取，然后馈入多级特征提取模块（MVTM）以捕获长距离依赖性。我们进一步提出了一种拷贝性衡量量 - 帕斯特（CRRP）数据增强方法，以加速训练阶段，从而有效地减轻了目标和背景之间样本不平衡问题的问题。此外，我们设计了一个焦点损失，以实现目标定位和形状描述。 NUDT-SIRST-SEA数据集的实验结果表明，就检测概率，错误警报率和联合交集的交集而言，我们的MTU-NET优于传统和现有的基于深度学习的SIRST方法。

由于红外图像的背景和噪音复杂，红外小目标检测是计算机视觉领域中最困难的问题之一。在大多数现有研究中，语义分割方法通常用于取得更好的结果。每个目标的质心是根据分割图作为检测结果计算的。相比之下，我们提出了一个新颖的端到端框架，用于在本文中针对小型目标检测和分割。首先，通过将UNET用作保持分辨率和语义信息的主链，我们的模型可以通过附加简单的无锚头来实现比其他最先进方法更高的检测精度。然后，使用金字塔池模块来进一步提取特征并提高目标分割的精度。接下来，我们使用语义分割任务，这些任务更加关注像素级特征，以帮助对象检测的训练过程，从而提高了平均精度，并允许模型检测一些以前无法检测到的目标。此外，我们开发了用于红外小目标检测和分割的多任务框架。与复合单任务模型相比，我们的多任务学习模型在保持准确性的同时，将复杂性降低了近一半，并将推断加速近两次。代码和模型可在https://github.com/chenastron/mtunet上公开获得。

Ultra-high resolution image segmentation has raised increasing interests in recent years due to its realistic applications. In this paper, we innovate the widely used high-resolution image segmentation pipeline, in which an ultra-high resolution image is partitioned into regular patches for local segmentation and then the local results are merged into a high-resolution semantic mask. In particular, we introduce a novel locality-aware context fusion based segmentation model to process local patches, where the relevance between local patch and its various contexts are jointly and complementarily utilized to handle the semantic regions with large variations. Additionally, we present the alternating local enhancement module that restricts the negative impact of redundant information introduced from the contexts, and thus is endowed with the ability of fixing the locality-aware features to produce refined results. Furthermore, in comprehensive experiments, we demonstrate that our model outperforms other state-of-the-art methods in public benchmarks. Our released codes are available at: https://github.com/liqiokkk/FCtL.

玻璃在现实世界中非常普遍。受玻璃区域的不确定性以及玻璃背后的各种复杂场景的影响，玻璃的存在对许多计算机视觉任务构成了严重的挑战，从而使玻璃分割成为重要的计算机视觉任务。玻璃没有自己的视觉外观，而只能传输/反映其周围环境的外观，从而与其他常见对象根本不同。为了解决此类具有挑战性的任务，现有方法通常会探索并结合深网络中不同特征级别的有用线索。由于存在级别不同的特征之间的特征差距，即，深层特征嵌入了更多高级语义，并且更好地定位目标对象，而浅层特征具有更大的空间尺寸，并保持更丰富，更详细的低级信息，因此，将这些特征融合到天真的融合将导致亚最佳溶液。在本文中，我们将有效的特征融合到两个步骤中，以朝着精确的玻璃分割。首先，我们试图通过开发可区分性增强（DE）模块来弥合不同级别特征之间的特征差距，该模块使特定于级别的特征成为更具歧视性的表示，从而减轻了融合不兼容的特征。其次，我们设计了一个基于焦点和探索的融合（FEBF）模块，以通过突出显示常见并探索级别差异特征之间的差异，从而在融合过程中丰富挖掘有用的信息。

深度学习已被广​​泛用于医学图像分割，并且录制了录制了该领域深度学习的成功的大量论文。在本文中，我们使用深层学习技术对医学图像分割的全面主题调查。本文进行了两个原创贡献。首先，与传统调查相比，直接将深度学习的文献分成医学图像分割的文学，并为每组详细介绍了文献，我们根据从粗略到精细的多级结构分类目前流行的文献。其次，本文侧重于监督和弱监督的学习方法，而不包括无监督的方法，因为它们在许多旧调查中引入而且他们目前不受欢迎。对于监督学习方法，我们分析了三个方面的文献：骨干网络的选择，网络块的设计，以及损耗功能的改进。对于虚弱的学习方法，我们根据数据增强，转移学习和交互式分割进行调查文献。与现有调查相比，本调查将文献分类为比例不同，更方便读者了解相关理由，并将引导他们基于深度学习方法思考医学图像分割的适当改进。

红外小暗淡目标检测是红外搜索和跟踪系统中的关键技术之一。由于本地区域类似于红外小暗淡目标，因此在整个背景中传播，因此在大型依赖性中探讨了图像特征之间的交互信息来挖掘目标和背景之间的差异对于鲁棒检测至关重要。然而，基于深度学习的方法受卷积神经网络的局部的限制，这损害了捕获大范围依赖性的能力。另外，红外目标的小暗淡外观使检测模型非常可能错过检测。为此，我们提出了一种具有变压器的稳健和一般的红外小型目标检测方法。我们采用变压器的自我关注机制来学习更大范围内图像特征的交互信息。此外，我们设计了一个特征增强模块，以学习小型暗淡目标的辨别特征，以避免错过检测。之后，为了避免丢失目标信息，我们采用了与U-Net的跳过连接操作的解码器来包含更多的小暗淡目标信息。最后，我们通过分割头得到检测结果。两个公共数据集的广泛实验表明，在最先进的方法中提出了拟议方法的明显优势，并且所提出的方法具有更强的跨场泛化和抗噪声性能。

Contextual information is vital in visual understanding problems, such as semantic segmentation and object detection. We propose a Criss-Cross Network (CCNet) for obtaining full-image contextual information in a very effective and efficient way. Concretely, for each pixel, a novel criss-cross attention module harvests the contextual information of all the pixels on its criss-cross path. By taking a further recurrent operation, each pixel can finally capture the full-image dependencies. Besides, a category consistent loss is proposed to enforce the criss-cross attention module to produce more discriminative features. Overall, CCNet is with the following merits: 1) GPU memory friendly. Compared with the non-local block, the proposed recurrent criss-cross attention module requires 11× less GPU memory usage. 2) High computational efficiency. The recurrent criss-cross attention significantly reduces FLOPs by about 85% of the non-local block. 3) The state-of-the-art performance. We conduct extensive experiments on semantic segmentation benchmarks including Cityscapes, ADE20K, human parsing benchmark LIP, instance segmentation benchmark COCO, video segmentation benchmark CamVid. In particular, our CCNet achieves the mIoU scores of 81.9%, 45.76% and 55.47% on the Cityscapes test set, the ADE20K validation set and the LIP validation set respectively, which are the new state-of-the-art results. The source codes are available at https://github.com/speedinghzl/CCNet.

由于透明玻璃与图像中的任意物体相同，大多数现有物体检测方法产生较差的玻璃检测结果。与众不同的基于深度学习的智慧不同，只需使用对象边界作为辅助监督，我们利用标签解耦将原始标记的地图（GT）映射分解为内部扩散图和边界扩散图。与两个新生成的地图合作的GT映射破坏了物体边界的不平衡分布，导致玻璃检测质量改善。我们有三个关键贡献来解决透明的玻璃探测问题：（1）我们提出了一个三流神经网络（短暂的呼叫GlassNet），完全吸收三张地图中的有益功能。 （2）我们设计多尺度交互扩张模块，以探索更广泛的上下文信息。 （3）我们开发了一个基于关注的边界意识的功能拼接模块，用于集成多模态信息。基准数据集的广泛实验表明，在整体玻璃检测精度和边界清晰度方面，在SOTA方面对我们的方法进行了明确的改进。

卷积神经网络（CNN）不仅被广泛普及，而且在包括图像分类，恢复和生成在内的许多应用中都取得了明显的结果。尽管卷积的重量共享特性使它们在各种任务中被广泛采用，但其内容不足的特征也可以视为主要缺点。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一个新型操作，称为Pixel自适应核（PAKA）。 Paka通过从可学习的功能中乘以空间变化的注意力来提供对滤波器重量的方向性。所提出的方法会沿通道和空间方向分别渗入像素自适应的注意图，以使用较少的参数来解决分解模型。我们的方法可以以端到端的方式训练，并且适用于任何基于CNN的模型。此外，我们建议使用PAKA改进的信息聚合模块，称为层次PAKA模块（HPM）。与常规信息聚合模块相比，我们通过在语义细分方面提出最先进的性能来证明HPM的优势。我们通过其他消融研究来验证提出的方法，并可视化PAKA的效果，从而为卷积的权重提供了方向性。我们还通过将其应用于多模式任务，尤其是颜色引导的深度图超分辨率来显示该方法的普遍性。

夜间场景解析（NTSP）对于许多视觉应用是必不可少的，尤其是对于自动驾驶。大多数现有方法都是为了解析白天的现有方法。他们依靠在照明下建模基于像素强度的空间上下文线索。因此，这些方法在夜间场景中表现不佳，因为这种空间上下文提示被埋葬在夜间场景中的过度/暴露区域中。在本文中，我们首先进行了基于图像频率的统计实验来解释白天和夜间场景差异。我们发现，在白天和夜间场景之间，图像频率分布有很大差异，并且了解此类频率分布对于NTSP问题至关重要。基于此，我们建议利用图像频率分布来解析夜间场景。首先，我们提出了一个可学习的频率编码器（LFE），以模拟不同频率系数之间的关系，以动态测量所有频率组件。其次，我们提出了一个空间频率融合模块（SFF），该模块融合了空间和频率信息，以指导空间上下文特征的提取。广泛的实验表明，我们的方法对夜总会，夜城+和BDD100K晚数据集的最先进方法表现出色。此外，我们证明我们的方法可以应用于现有的白天场景解析方法，并在夜间场景中提高其性能。

单帧红外小目标（SIRST）检测旨在将小目标与混乱背景区分开。随着深度学习的发展，基于CNN的方法由于其强大的建模能力而在通用对象检测中产生了有希望的结果。但是，现有的基于CNN的方法不能直接应用于红外小目标，因为其网络中的汇总层可能导致深层中的目标损失。为了解决这个问题，我们在本文中提出了一个密集的嵌套注意网络（DNANET）。具体而言，我们设计了一个密集的嵌套交互模块（DNIM），以实现高级和低级特征之间的渐进互动。随着DNIM中的重复相互作用，可以保持深层中的红外小目标。基于DNIM，我们进一步提出了一个级联的通道和空间注意模块（CSAM），以适应增强多级特征。借助我们的DNANET，可以通过重复的融合和增强来充分整合和充分利用小型目标的上下文信息。此外，我们开发了一个红外的小目标数据集（即nudt-sirst），并提出了一组评估指标来进行全面的绩效评估。对公众和我们自我开发的数据集进行的实验证明了我们方法的有效性。与其他最先进的方法相比，我们的方法在检测概率（PD），假警报率（FA）和联合交集（IOU）方面取得了更好的性能。

对象检测是计算机视觉领域中最基本而具有挑战性的研究主题之一。最近，在航拍图像中的这一主题的研究取得了巨大的进步。然而，复杂的背景和更糟糕的成像质量是空中物体检测中的明显问题。大多数最先进的方法倾向于开发具有艰巨计算复杂性的时空特征校准的精心关注机制，同时令人惊讶地忽略了通道中特征校准的重要性。在这项工作中，我们提出了一种简单而有效的校准引导（CG）方案，以增强特征变压器时尚中的信道通信，其可以基于全局特征亲和力相关性自适应地确定每个信道的校准权重。具体地，对于给定的一组特征映射，CG首先将每个信道和剩余信道之间的特征相似性计算为中间校准引导。然后，通过通过引导操作聚合加权加权的所有信道来重新表示每个信道。我们的CG是一般模块，可以插入任何深度神经网络，该网络被命名为CG-Net。为了展示其有效性和效率，在航空图像中的定向对象检测任务和水平物体检测任务中进行了广泛的实验。两个具有挑战性的基准（DotA和HRSC2016）的实验结果表明，我们的CG-Net可以通过公平计算开销的准确性实现新的最先进的性能。源代码已在https://github.com/weizongqi/cg-net中开放源

背景噪声和规模变化是人群计数中长期以来已经认识到的常见问题。人类瞥见人群的形象，立即知道人类的大概数量，以及他们通过关注的人群地区和人群地区的拥塞程度，并具有全球接收领域。因此，在本文中，我们通过对人类自上而下的视觉感知机制进行建模，提出了一个具有称为RANET的区域感知块的新型反馈网络。首先，我们介绍了一个反馈体系结构，以生成优先级地图，这些图提供了输入图像中候选人人群区域的先验。先验使Ranet更加关注人群地区。然后，我们设计了可以通过全局接受字段自适应地将上下文信息编码为输入图像的区域感知块。更具体地说，我们以列向量的形式扫描整个输入图像及其优先级图，以获得相关矩阵估计其相似性。获得的相关矩阵将用于建立像素之间的全球关系。我们的方法在几个公共数据集上优于最先进的人群计数方法。