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点击 - 遮罩：基于水平集的红外小目标检测的高效标注框架
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一个双层对抗性框架，使用动态对抗性学习和分层增强学习策略来提升检测的鲁棒性。同时，使用空间频率交互网络来更好地分离干扰和显著特征。实验结果表明，该方案在多种干扰下的 IOU 明显提高了 21.96％，在基准测试中提升了 4.97％的 IOU。
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关键要点
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提出了一个双层对抗性框架，提升检测的鲁棒性。
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引入动态对抗性学习和分层增强学习策略来发现最有害的干扰。
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提出空间频率交互网络，以更好地分离干扰和显著特征。
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实验结果显示在多种干扰下的 IOU 提高了 21.96%。
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在基准测试中，IOU 提升了 4.97%。
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