基于热辐射建模的红外目标检测知识引导对抗训练（KGAT）
Knowledge-Guided Adversarial Training for Infrared Object Detection via Thermal Radiation Modeling
AI 导读
研究者提出知识引导对抗训练（KGAT），将红外热辐射物理知识嵌入对抗训练，以提升红外目标检测的鲁棒性。该方法基于不同类别灰度值的排序建模类间热辐射关系并量化其稳定性，使预测结果符合实际物理规律。在三个红外数据集和六个主流红外目标检测模型上的实验显示，KGAT 同时提升了干净样本准确率以及对对抗攻击和常见损坏的鲁棒性。