新芽专题介绍（7）：红外检测大模型

一、专题介绍

1.1 研究背景

• 红外成像技术凭借无源探测、全天候工作、抗电磁干扰的独特优势，已深度渗透到军事国防、遥感监测、工业检测、公共安全等关键领域。随着红外传感器技术的迭代，红外数据呈现出“海量、多模态、高维度”的特征——从军事领域的多波段目标成像，到民用领域的红外热成像巡检，再到遥感领域的大范围红外卫星数据，红外检测小模型已难以应对复杂场景下的检测需求：其泛化能力弱，无法适配跨场景（如空中/海面/地面）的红外数据差异；可扩展性与数据适应性差，一方面对人工标注数据依赖性极强，在小样本场景下易出现过拟合，学习效果不佳；另一方面受架构设计限制，难以通过迭代优化或规模扩展来适配更大体量的数据输入与更复杂的检测任务。。
• 近年来，以Transformer为核心架构的大模型技术实现了突破性发展，其通过“大规模预训练-下游任务微调”的范式，展现出强大的特征提取、跨模态融合与长距离依赖建模能力。将大模型技术与红外检测任务结合，构建红外检测大模型，成为突破传统技术瓶颈的核心方向——它能够利用大规模红外数据（甚至跨模态数据）进行预训练，习得通用红外特征表示，进而快速适配不同场景的检测需求，为高精度、高泛化、实时性的红外检测提供新范式。目前，红外检测大模型已成为军事智能化、民用红外装备升级的核心技术支撑，受到各国科研界与工业界的高度关注。

1.2 研究意义

红外检测大模型并非红外检测小模型的简单“放大”，而是通过大模型技术重构红外目标的检测逻辑，其研究意义体现在三个核心维度：

1. 技术突破：

   红外检测小模型（参数量百万级以下，无大规模预训练，依赖小样本定制）虽部署成本低，却存在致命局限：

   • **泛化性差：**无通用特征学习导致泛化性差，需针对性训练小样本数据，跨场景（如空中→海面）迁移时因背景差异精度骤降，低信噪比下易将杂波误判为目标；
   • **特征表达能力弱：**参数量有限使得特征表达能力弱，无法建模长距离依赖，对目标尺度变化、姿态偏转等变体鲁棒性差；
   • **扩展困难：**单任务范式容易导致扩展困难，若需实现 “检测 + 分割 + 属性分析” 等多任务需重构网络，适配成本极高。而红外检测大模型以 “预训练 - 微调” 范式破局：通过海量多场景预训练习得通用红外特征，微调仅需少量样本即可适配新场景。

2. 学科交叉：推动红外与大模型技术的深度融合 红外检测大模型涉及红外物理（成像机理）、计算机视觉（目标检测范式）、大模型技术（预训练、微调、压缩）等多学科知识，其研究过程可促进跨学科方法的融合创新，例如“红外模态特性与Transformer架构的适配设计”、“小样本红外数据的大模型高效微调”等问题，为相关交叉领域提供新的研究思路。

因此，红外检测大模型是当前人工智能与传感技术交叉领域的核心研究方向，既贴合实际应用需求，又涵盖前沿技术难点，非常适合本科生作为科研入门的专题方向。

1.3 当前主要挑战

尽管红外检测大模型展现出巨大潜力，但由于红外模态的特殊性与大模型技术的固有门槛，其研究仍面临多重核心挑战：

1. 挑战一：红外数据的“质”与“量”难以支撑大模型训练
   • 数据规模不足：高质量标注的红外数据集（尤其是多场景、多尺度的数据集）数量远少于可见光数据（如ImageNet），而大模型的性能高度依赖大规模数据的预训练；
   • 数据跨幅大：不同红外传感器（如制冷型/非制冷型、短波/中波/长波红外）的成像特性差异大，导致数据分布不一致，增加了通用模型的训练难度，我们称之为宽域数据；
   • 标注成本高昂：红外目标的标注需结合领域知识（如军事目标的类型区分），人工标注成本远高于可见光数据。
2. 挑战二：红外模态特性与大模型架构的适配性不足 现有大模型（如ViT、DETR）多基于可见光数据设计，难以直接适配红外模态的固有特性：
   • 红外图像分辨率差异大（从低分辨率的制导图像到高分辨率的遥感图像），传统大模型的输入尺度固定，适应性差；
   • 红外目标以“热源信号”为核心特征，信息丰富度低，缺乏可见光目标的纹理、颜色信息，大模型的特征提取模块需针对性设计；
   • 红外场景的“背景-目标”对比度差异大（如白天vs夜间、空中vs地面），大模型的注意力机制需能动态聚焦目标区域。
3. 挑战三：大模型的部署与实时性难以满足实际需求 红外检测的核心应用场景（如无人机巡检、导弹制导、实时安防）往往对“低延迟”“低功耗”有严格要求：
   • 大模型参数量大（通常数十亿甚至千亿级），计算开销高，难以部署在边缘设备（如红外相机、无人机嵌入式平台）；
   • “预训练-微调”的范式耗时久，对于紧急场景的快速适配能力不足；
   • 大模型的推理速度较慢，难以满足高帧率红外视频流的实时检测需求（通常要求30fps以上）。

综上，红外检测大模型仍处于“技术探索-场景适配”的关键阶段，诸多核心问题尚未形成成熟解决方案，这也为入门研究者提供了充足的创新空间。

二、学习资料与参考文献

为引导新芽学子系统进入红外检测大模型领域，本专题学习路径分为“基础积累-方向入门-前沿进阶-领域聚焦”四部分，循序渐进构建知识体系。

2.1 基础教材与学习材料

红外检测大模型的学习需以“深度学习基础+大模型原理+红外成像知识”为三大基石，以下为核心学习材料：

• 深度学习基础
  • 李沐《动手学深度学习》及课程视频：覆盖神经网络基础、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等核心内容，适合中文初学者；
  • 《Deep Learning》（Ian Goodfellow 等）：深度学习经典教材，深入讲解模型原理与数学基础。
• 大模型核心原理
  • 《Attention Is All You Need》原论文解读：Transformer架构的奠基性论文，需重点理解自注意力机制；
  • 斯坦福CS336：从头开始构建大模型：覆盖预训练模型、微调方法、模型压缩等核心技术；
• 工具与平台
  • PyTorch 官方教程：掌握模型搭建、训练与推理的基础工具；
  • Hugging Face Transformers 文档：学习预训练模型的调用与微调；
  • **MMDetection 开源库：**目标检测领域的经典开源工具，包含多种大模型检测实现。

Tips：大模型学习需避免“唯理论论”，建议结合PyTorch实现简单模型（如红外图像的ViT分类），在实践中理解原理。

2.2 入门文献（大模型与目标检测基础）

第一阶段聚焦“大模型基础+通用目标检测范式”，理解红外检测大模型的技术源头，仅用于入门，不可选择此部分文献汇报。

（1）大模型基础架构

• **Attention Is All You Need (NeurIPS 2017)**：Transformer架构的奠基之作，提出自注意力机制，为后续大模型提供核心骨架。
• **Vision Transformer (ViT) (ICLR 2021)**：首次将Transformer成功应用于图像识别，开创了视觉大模型的先河。
• **Swin Transformer (ICCV 2021)**：提出分层Transformer架构，解决ViT在小目标检测中的不足，成为视觉大模型的经典架构。

（2）通用CV大模型

• **DETR (ECCV 2020)**：首个基于Transformer的端到端目标检测模型，摆脱对锚点（Anchor）的依赖。
• **InternImage (CVPR 2023)**：提出了一种新的基于卷积神经网络的大规模基础模型，它能像 ViTs 一样通过增加参数和训练数据获得增益。
• **InternVL 1.5 (CVPR 2024 )**：开源多模态大模型的标杆之作，通过 60 亿参数视觉编码器）(InternViT-6B)实现高精度目标感知，创新的动态高分辨率策略支持 4K 图像分割为 448×448 ，显著提升复杂场景下的小目标检测能力。验证了视觉语言大模型在开放域检测任务中的泛化潜力。

2.3 进阶文献（大模型前沿）

第二阶段聚焦通用目标检测大模型的前沿进展，重点关注“预训练优化、架构创新、适配微调”三大方向，可选择此部分文献进行入门汇报。

• 预训练优化
  • **Deformable DETR (ICLR 2021)**：引入可变形注意力机制，提升Transformer对目标局部特征的捕捉能力，是红外小目标检测的重要参考。
  • **DINO (ICLR 2023)**：通过去噪锚点优化DETR的训练过程，大幅提升检测精度，成为当前主流的Transformer检测框架。
  • InfraMae (arXiv 2024)：首个针对红外模态定制的掩码自监督预训练模型，提出 “红外特征对齐掩码策略”，适配红外图像低信噪比、纹理单一、目标 - 背景对比度差异大的特性。通过对大规模无标注红外数据的自监督学习，预训练模型可提取更通用的红外底层特征.
• 架构创新
  • **SAM (Segment Anything Model) (CVPR 2023)**：通用图像分割大模型，其“预训练-提示微调”范式可迁移至红外目标分割任务。
  • SAM2 (arXiv 2024)：SAM 的迭代升级模型，核心优化 “实时交互分割” 与 “视频序列分割” 能力，引入动态特征缓存与跨帧注意力机制，大幅提升小目标、低对比度目标的分割鲁棒性。
  • **InternVL3.5 (2025)**：进一步升级多模态推理与效率平衡，引入动态任务适配机制，可根据目标尺度自动调整特征提取策略。在红外、遥感等特殊模态检测任务中，通过跨模态知识蒸馏缓解数据稀缺问题，成为开源模型中少数能与商用模型抗衡的通用检测框架。
• 适配微调
  • **LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models (ICML 2021)**：低秩适配微调方法，可解决红外小样本数据的大模型高效微调问题。
  • ViT-Adapter: Parameter-Efficient Transfer Learning for Vision Transformers (ECCV 2022)：以轻量级 Adapter 实现 ViT 的视觉专用化，通过空间先验注入与多尺度特征交互，在保持 ViT 多模态预训练优势的同时，显著提升密集预测任务性能。
  • Mona : 过引入多认知视觉滤波器和优化输入分布，仅调整 5% 的骨干网络参数，就能在实例分割、目标检测、旋转目标检测等多个经典视觉任务中超越全参数微调的效果

2.4 红外检测大模型领域相关

第三阶段聚焦红外检测大模型的专属研究，期待与你共建。

三、结语与期望

“新芽计划”的核心是引导学子从“知识接收者”转变为“问题探索者”，而红外检测大模型正是这样一个“既有技术深度，又有应用温度”的探索载体——它一头连着大模型的前沿理论创新，另一头连着国防、工业、民生等领域的实际需求。

红外检测大模型的研究没有“标准答案”：如何用有限的红外数据训练出通用模型？如何在精度与速度之间找到平衡？语言监督对于红外大模型是否有帮助？这些问题都等待着新一代研究者去探索、去突破。

我们热切期待，在最终的专题汇报中，能看到大家结合红外模态特性与大模型技术，提出有创意的解决思路——无论是数据增强方法的改进、模型架构的适配，还是部署策略的优化，每一个微小的创新，都是推动这一领域前进的力量！