恭喜子豪！论文被 TGRS 录用
🎉 恭喜 子豪 独立一作的论文 《DRPCA-Net: Make Robust PCA Great Again for Infrared Small Target Detection》 被国际遥感顶刊 IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS) 正式录用！论文、代码已全部公开，欢迎大家查看与讨论！
红外弱小目标检测技术是国家安全与航空航天领域的关键研究方向，其成果直接关系到国防预警、空间监测等重大任务。然而，该方向在实际应用中仍面临诸多挑战：复杂场景干扰强、目标信噪比低、传统方法在动态环境下泛化能力不足，这些都制约着检测性能的进一步提升。
针对上述难点，本研究在经典鲁棒主成分分析（RPCA）的基础上，引入深度展开思想，进而提出了动态鲁棒主成分分析网络 DRPCA-Net。作者创新地将超网络引入深度展开框架，实现了迭代参数的动态自适应生成，有效增强了模型在复杂场景下的鲁棒性与泛化能力。同时，通过设计动态残差组模块，进一步强化了图像建模与目标分离的精度，为红外弱小目标检测提供了一种新的解决路径。
而完成这项创新工作的，是来自河南工业大学的大三本科生子豪。作为第一届“新芽计划”的001号学员，他从 Low-Level 的 Dehazing，到 High-Level 的 Detection，再到生成的 Diffusion Model，他经历过思路卡壳的迷茫，也尝过实验失败的挫折。很多时候，一个看似可行的方案，经过几天几夜的验证后却发现此路不通，只能收拾心情重新开始。这个过程中没有现成的路径，很多问题都需要独立面对、从头解起。正是凭着坐得住冷板凳的坚持，他在没有现成路径的情况下独立面对每个难题，最终迎来了“柳暗花明又一村”的突破，实现了从理论到实践的跨越，独立完成了 DRPCA-Net 的构建、投稿与发表。
在我们组里，最重要的从来不是起点，而是你愿意投入多少。子豪的成长，让我看到了坚持的意义。能见证并支持同学们的成长，是这份工作中最大的愿景，也是我毕生的追求。我们致力于为每一位愿意投入的同学提供坚实的成长平台，陪伴他们探索前沿、攻克难关。这是我们共同的期待，有更多像子豪一样，心怀热忱、不畏艰难的同学加入我们，共同致力于这些充满挑战且意义深远的科研事业！
