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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 论文信息 题目：ID-UNet: A densely connected UNet architecture for infrared small target segmentation ID-UNet：一种用于红外小目标分割的密集连接UNet架构 作者：Diankun Chen, Feiwei Qin, Ruiquan Ge, Yong Peng, Changmiao Wang 源码：https://github.com/AngryWaves/ID-UNet 论文创新点 ID-UNet模型的提出，针对红外小目标分割任务，展现了以下四个主要创新点： 密集连接网络结构 ：作者提出了一种基于UNet的密集连接网络ID-UNet，该网络通过跨层密集连接充分利用特征图，同时通过 线性参数增长 而非传统的指数增长，显著减少了模型参数，提高了效率。 红外小目标特征提取（ISTFE）模块 ：研究中设计了一个专门针对红外小目标的特征提取模块ISTFE，该模块通过特征对齐和融合，增强了多级和多尺度特征的提取能力，
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