A detecção de pequenos alvos fracos em infravermelho é amplamente aplicada em campos de defesa, como alerta precoce e orientação. No entanto, os pequenos alvos fracos em infravermelho ocupam poucos pixels e carecem de características de forma e textura, tornando a detecção desses alvos um desafio. Para a detecção de pequenos alvos fracos em infravermelho, foi proposta uma rede simples e eficiente de detecção em tempo real. A rede de detecção utiliza um módulo de fusão de campo receptivo adaptativo para aumentar as informações contextuais ao redor dos pequenos alvos e, ao introduzir um mecanismo de atenção espacial, estabelece um modelo de correlação entre diferentes regiões, fortalecendo a correlação e a compactação entre elas. Para melhorar a capacidade da rede de detectar a localização dos alvos e distinguir amostras positivas e negativas, funções de perda foram projetadas utilizando GIOU loss e Focal loss. Experimentos foram realizados em 3 sequências de pequenos alvos fracos em infravermelho e em uma imagem infravermelha única, com a rede alcançando valores de AP de 91,62%, 71,54%, 81,77% e 90,67%, respectivamente, e uma velocidade de detecção próxima a 165 FPS. Os resultados experimentais mostram que essa rede de detecção de pequenos alvos fracos em infravermelho tem bom desempenho na detecção de alvos com fundo complexo e sob condições de baixa relação sinal-ruído.

detecção de pequenos alvos fracos em infravermelho; mecanismo de atenção; rede neural convolucional; aprendizado profundo