摘要：
红外小目标检测（IRSTD）对航空航天和海上搜救操作至关重要。然而，现有方法面临三个技术瓶颈：（1）在深度特征提取过程中，背景噪声会污染小目标特征图；（2）传统的通道注意力机制会错误地抑制包含目标响应的通道；（3）跳跃连接中的目标信号容易被背景信息稀释。为了解决这些挑战，我们提出了FCCF-Net（细粒度通道与交叉编码器融合网络）。具体来说，我们引入了浅层特征图用于跨层融合，提供精确的位置锚点以抑制噪声侵蚀并增强特征区分度。此外，我们开发了一种细粒度的通道注意力机制，该机制能够增强目标响应通道的同时减弱无效的背景通道。最后，我们通过跳跃连接提出了一种共性约束机制，利用共享的语义和结构特征动态优化上采样，减少背景冗余，并强化目标响应。在三个公开数据集（SIRST、IRSTD-1K和NUDT-SIRST）上的全面实验验证了我们提出方法的有效性和竞争力。源代码可在https://github.com/Bo-Hui/FCCFNet获取。
