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La detección de objetivos pequeños por infrarrojos siempre se ha basado en una guía de texto único, y su entrelazamiento semántico se debe esencialmente a la compresión de los dos objetivos opuestos de "supresión de fondo" y "mejora de objetivos" en la misma representación. DGNet intenta utilizar texto multigeneralizable para desacoplar los dos. La idea está en línea con la tendencia de fusión de múltiples conocimientos. El verdadero punto de verificación es si la etapa de inferencia puede deshacerse por completo de modelos externos como CLIP.