論文の概要: Scene Clustering Based Pseudo-labeling Strategy for Multi-modal Aerial View Object Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01920v1
• Date: Wed, 4 May 2022 07:13:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 14:24:31.838900
• Title: Scene Clustering Based Pseudo-labeling Strategy for Multi-modal Aerial View Object Classification
• Title（参考訳）: シーンクラスタリングに基づくマルチモーダル航空ビューオブジェクト分類のための擬似ラベル戦略
• Authors: Jun Yu, Hao Chang, Keda Lu, Liwen Zhang, Shenshen Du
• Abstract要約: 微細なデータ、クラス不均衡、および様々な撮影条件は、一般的な画像分類の表現能力を妨げる。 これらの特性を利用して、シーンクラスタリングに基づく擬似ラベル戦略(SCP-Label)を提案する。 SCP-Labelは、同じシーン内のオブジェクトに同じラベルを割り当てることによって、より精度を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.4510980822444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-modal aerial view object classification (MAVOC) in Automatic target recognition (ATR), although an important and challenging problem, has been under studied. This paper firstly finds that fine-grained data, class imbalance and various shooting conditions preclude the representational ability of general image classification. Moreover, the MAVOC dataset has scene aggregation characteristics. By exploiting these properties, we propose Scene Clustering Based Pseudo-labeling Strategy (SCP-Label), a simple yet effective method to employ in post-processing. The SCP-Label brings greater accuracy by assigning the same label to objects within the same scene while also mitigating bias and confusion with model ensembles. Its performance surpasses the official baseline by a large margin of +20.57% Accuracy on Track 1 (SAR), and +31.86% Accuracy on Track 2 (SAR+EO), demonstrating the potential of SCP-Label as post-processing. Finally, we win the championship both on Track1 and Track2 in the CVPR 2022 Perception Beyond the Visible Spectrum (PBVS) Workshop MAVOC Challenge. Our code is available at https://github.com/HowieChangchn/SCP-Label.
• Abstract（参考訳）: 自動目標認識(ATR)におけるMAVOC(Multi-modal air view object classification)は,重要かつ困難な問題であるが,研究が進められている。 本稿では,まず,細粒度データ,クラス不均衡,種々の撮影条件が一般画像分類の表現能力を妨げることを見出した。 さらに,MAVOCデータセットはシーン集約特性を有する。 そこで本研究では,これらの特徴を生かして,シーンクラスタリングに基づく擬似ラベル戦略(scp-label)を提案する。 SCP-Labelは、同じラベルを同じシーン内のオブジェクトに割り当てると同時に、バイアスを軽減し、モデルのアンサンブルと混同する。 その性能は、トラック1(SAR)で+20.57%の精度、トラック2(SAR+EO)で+31.86%の精度で公式ベースラインを超え、後処理としてのSCP-Labelの可能性を示している。 最後に,CVPR 2022 Perception Beyond the Visible Spectrum (PBVS) Workshop MAVOC Challengeでトラック1とトラック2で優勝した。 私たちのコードはhttps://github.com/HowieChangchn/SCP-Label.comで利用可能です。

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