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La détection infrarouge de petites cibles s'est toujours appuyée sur un guidage par texte unique, et son enchevêtrement sémantique est essentiellement dû à la compression des deux objectifs opposés de « suppression d'arrière-plan » et « d'amélioration de la cible » dans la même représentation. DGNet tente d'utiliser un texte multi-généralisable pour dissocier les deux. L’idée s’inscrit dans la tendance de la fusion de multi-savoirs. Le véritable point de vérification est de savoir si l'étape d'inférence peut se débarrasser complètement des modèles externes tels que CLIP.