文章目录SCTRANet：空间-通道交叉 Transformer 红外小目标检测一、任务二、环境三、数据 (SIRST / IRSTD-1k)3.1 结构3.2 加载四、模型4.1 U-Net 基线4.2 SCTBlock五、训练5.1 Focal Loss5.2 训练循环六、结果七、消融八、调试九、总结代码链接与详细流程购买即可解锁1000+YOLO优化文章，并且还有海量深度学习复现项目，价格仅需两杯奶茶的钱，每日更新SCTRANet：空间-通道交叉 Transformer 红外小目标检测一、任务红外图像 (单通道, 256×256) ↓ 目标特性: ┌── 像素 50 (占 0.08%) ├── SNR 6 dB ├── 背景杂波 (云层/海面/建筑) └── 多尺度 (2×2 ~ 9×9) ↓ SCTRANet ├── 浅层 Conv (1→64ch) ├── SCTBlock ×3 (空间-通道交叉注意力) │ ├── 空间嵌入: 位置编码 + 展平 seq │ ├── 通道嵌入: GAP + MLP │ └── 双向交叉: sp→ch + ch→sp └── 检测头 (64→1, Sigmoid) ↓ 热图 (目标概率) ↓ 阈值 0.5 → 边界框模块输入→输出作用Shallow Conv1→64ch, 3×3浅层特征提取SCTBlock ×364→64ch空间-通道交叉