恭喜圣东！论文被 ICCV 2025 录用

🎉 热烈祝贺 圣东 的论文《DISTA-Net: Dynamic Closely-Spaced Infrared Small Target Unmixing》被计算机视觉顶级国际会议 ICCV 2025 录用！论文、代码、数据集、翻译、解读都已经整理好，欢迎大家来尝试与讨论！

论文题目：

这个工作提出首个专门针对密集红外小目标“解混”的深度学习模型 DISTA-Net，动态生成卷积权重与阈值参数以实时适应重建过程，并构建首个开源生态（CSIST-100K 数据集、CSO-mAP 指标、GrokCSO 工具包）。论文、代码、权重、翻译、解读都已公开，便于研究者复现与扩展，显著提升亚像素检测精度，为红外小目标检测提供了新的研究思路和工具。

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看到圣东的成长，我由衷感到欣慰和自豪。虽然本硕双非，但他始终踏实认真、全情投入研究，最终以第一作者身份拿下顶会，实至名归。

另外，两篇合作论文也一并被 ICCV 2025 接收：

• 余创 一作
  From Easy to Hard: Progressive Active Learning Framework for Infrared Small Target Detection with Single Point Supervision
  提出渐进式主动学习（PAL）框架，先学易样本、再逐步引入难样本并优化伪标签，大幅提升单点监督下红外小目标检测性能，弥合单点监督与全监督之间的性能差距。
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• 陈诺 一作
  Event-based Tiny Object Detection: A Benchmark Dataset and Baseline
  构建首个大规模事件相机小目标检测数据集 EV-UAV，提出 EV-SpSegNet 基线网络与时空相关损失，显著提升反无人机任务的小目标检测性能，为后续研究提供标准基准。
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再次祝贺圣东、余创、陈诺及所有合作者！