Infrared object detection

红外目标检测是基于红外图像的一种技术，用于识别和检测红外图像中的目标物体。然而，红外目标检测面临一些挑战。首先，目前对于红外图像的检测方法主要局限在单分类检测，对于包含多个类别和多个尺度的红外街道图像的研究还比较有限。其次，红外图像的分辨率和对比度往往较低，这也限制了对应目标检测算法的发展。此外，高质量的红外图像数据相对较少，这也给红外目标检测的研究和应用带来了一定的困难。为了克服这些挑战，一些研究者提出了基于深度学习和实例级数据增强的多尺度目标检测方法，以提高红外图像中目标的检测性能和准确度。例如，论文《Multiscale Object Detection in Infrared Streetscape Images Based on Deep Learning and Instance Level Data Augmentation》提出了一种基于深度学习和实例级数据增强的多尺度目标检测方法，用于红外街道图像中的目标识别。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *2* *3* [红外街道图像的目标检测：多尺度 对象级数据增强](https://blog.csdn.net/weixin_43931548/article/details/109087586)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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