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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2503.17193

目录

一、论文结构解析

二、三大创新点详解

1. 多尺度增强检测注意力（MSEDA）

2. 位置卷积块注意力模块（PCBAM）

3. 通道聚合模块（CAB）

三、实验结果对比

定量分析（表I关键数据）

定性对比

四、应用场景展望

五、总结

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一、论文结构解析

该论文围绕复杂背景下红外小目标检测这一核心问题，提出了一种新型深度学习网络MSCA-Net。

全文结构如下：

1. ​引言

   • 强调红外小目标检测在军事、灾害预警等领域的应用价值
   • 指出传统方法的局限性：低对比度、噪声干扰、多尺度特征融合不足

2. ​