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FD2-Net: A Frequency-Driven Feature Decomposition Network for Infrared-Visible Object Detection
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内容提要
该研究提出了一种新型频率驱动特征分解网络FD2-Net，旨在改善红外-可见物体检测。该方法有效捕捉互补信息，提升了模型在复杂环境下的检测性能，并在多个基准测试中超越了现有模型。
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关键要点
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该研究提出了一种新型频率驱动特征分解网络FD2-Net，旨在改善红外-可见物体检测。
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FD2-Net通过独特的频率表示有效捕捉互补信息。
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该方法提升了模型在复杂环境下的检测性能。
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FD2-Net在多个基准测试中超越了现有的最先进模型。
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