YOLOv7-tiny: 红外小目标检测的新策略

"基于YOLO的红外小目标检测范式" 在计算机视觉领域，红外小目标检测是一项极具挑战性的任务，因为需要精确地识别出在嘈杂或纹理丰富的背景中的微小目标。传统的目标检测算法，如YOLO（You Only Look Once），在处理小尺寸目标时往往表现出不足，其性能逊色于分割神经网络。YOLO系列模型虽然以其实时性和高效率著称，但在小目标检测上，由于其固定大小的检测框和特征提取层可能无法捕捉到微小细节，导致检测精度下降和误报率增加。 本文提出了一种反向逻辑的YOLO检测器训练策略，称为"A Contrario Paradigm for YOLO-based Infrared Small Target Detection"。这个新策略的核心是利用小目标的意外性，即它们在复杂背景中的不寻常出现，来提升分类器的辨别能力。通过引入这个统计决策标准，YOLOv7-tiny（YOLO系列的一个轻量级版本）能够更好地识别并区分小目标和背景噪声。 具体实现上，这个新方法在训练阶段就考虑了小目标的稀有性，让模型更倾向于将那些不太可能出现在背景中的小区域识别为目标。这样不仅提高了对小目标的检测率，而且通过减少错误的警报，显著提升了模型在低光照或少样本条件下的鲁棒性。 实验结果表明，将这种统计准则整合进YOLOv7-tiny后，能够在保持高效检测速度的同时，显著缩小了红外小目标检测与最先进的分割方法之间的性能差距。此外，对于红外图像，这种方法特别有价值，因为在这些图像中，目标与背景的对比度通常较低，而小目标的检测尤为重要，例如在军事监控、航空安全和自动驾驶等应用中。 这项研究为解决红外小目标检测的难题提供了新的视角，通过改进YOLO的训练策略，增强了模型对微小目标的识别能力，降低了误报率，并提升了在困难条件下的表现。这为深度学习在目标检测领域的应用开辟了新的可能性，尤其是针对小尺寸目标的检测任务。