MI-DETR：一种基于生物仿生运动集成的移动红外小目标检测强基线
计算机视觉与模式识别
2026-03-06 v1
摘要
红外小目标检测（ISTD）具有挑战性，因为微小的、低对比度的目标容易被复杂动态背景所掩盖。传统的多帧方法通常通过深度神经网络隐式学习运动，往往需要额外的运动监督或显式对齐模块。我们提出了运动集成检测器（MI-DETR），一种受生物仿生启发的双路径检测器，每个时间步骤仅处理一个红外帧，同时显式建模运动。首先，一种受视网膜启发的细胞自动机（RCA）将原始帧序列转换为与外观图像相同像素网格上的运动图，使其能够通过单一的边界框监督而无需额外运动标签或对齐操作，实现类色素细胞-类视网膜细胞外观路径和类视网膜细胞-类杏仁核运动路径。其次，杏仁核-视网膜细胞间连接（PMI）模块促进了两条路径之间的双向特征交互，提供了生物学启发的中间连接机制。最后，RT-DETR解码器对两条路径的特征进行检测。意外的是，我们提出的简单而有效的方法在三个常用ISTD基准测试中均取得了强大的性能。MI-DETR在IRDST-H上实现了70.3%的mAP@50和72.7%的F1分数（相较于最佳多帧基线提升了+26.35的mAP@50），在DAUB-R上实现了98.0%的mAP@50，在ITSDT-15K上实现了88.3%的mAP@50，展示了生物仿生运动-外观集成的有效性。代码可在https://github.com/nliu-25/MI-DETR获取。
引用
@article{arxiv.2603.05071,
title = {MI-DETR: A Strong Baseline for Moving Infrared Small Target Detection with Bio-Inspired Motion Integration},
author = {Nian Liu and Jin Gao and Shubo Lin and Yutong Kou and Sikui Zhang and Fudong Ge and Zhiqiang Pu and Liang Li and Gang Wang and Yizheng Wang and Weiming Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.05071},
year = {2026}
}
备注
18 pages, 6 figures