論文の概要: PixelGame: Infrared small target segmentation as a Nash equilibrium

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13124v1
• Date: Thu, 26 May 2022 03:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 13:46:55.496045
• Title: PixelGame: Infrared small target segmentation as a Nash equilibrium
• Title（参考訳）: PixelGame: ナッシュ均衡としての赤外線小ターゲットセグメンテーション
• Authors: Heng Zhou, Chunna Tian, Zhenxi Zhang, Chengyang Li, Yongqiang Xie, Zhongbo Li
• Abstract要約: 赤外線小ターゲットセグメンテーション(ISTS)の鍵となる課題は、偽負画素(FN)と偽正画素(FP)のバランスをとることである。 従来の手法では、FNとFPを重み付け和で1つの目的に組み合わせ、最適化プロセスは1つのアクターによって決定される。 ピクセルGameでは、FNとFPは、自身のユーティリティ機能を最小化することを目標とする異なるプレイヤーによって制御される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8007510302604655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A key challenge of infrared small target segmentation (ISTS) is to balance false negative pixels (FNs) and false positive pixels (FPs). Traditional methods combine FNs and FPs into a single objective by weighted sum, and the optimization process is decided by one actor. Minimizing FNs and FPs with the same strategy leads to antagonistic decisions. To address this problem, we propose a competitive game framework (pixelGame) from a novel perspective for ISTS. In pixelGame, FNs and FPs are controlled by different player whose goal is to minimize their own utility function. FNs-player and FPs-player are designed with different strategies: One is to minimize FNs and the other is to minimize FPs. The utility function drives the evolution of the two participants in competition. We consider the Nash equilibrium of pixelGame as the optimal solution. In addition, we propose maximum information modulation (MIM) to highlight the tar-get information. MIM effectively focuses on the salient region including small targets. Extensive experiments on two standard public datasets prove the effectiveness of our method. Compared with other state-of-the-art methods, our method achieves better performance in terms of F1-measure (F1) and the intersection of union (IoU).
• Abstract（参考訳）: 赤外線小ターゲットセグメンテーション(ISTS)の鍵となる課題は、偽陰画素(FN)と偽正画素(FP)のバランスをとることである。 従来の手法では、FNとFPを重み付け和で1つの目的に組み合わせ、最適化プロセスは1つのアクターによって決定される。 同じ戦略でFNとFPを最小化することは、敵対的な決定につながる。 この問題に対処するため,ISTS の新たな視点から競争ゲームフレームワーク (pixelGame) を提案する。 ピクセルGameでは、FNとFPは、自身のユーティリティ機能を最小化することを目標とする異なるプレイヤーによって制御される。 FNs-playerとFPs-playerは異なる戦略で設計されている: 1つはFNを最小化し、もう1つはFPを最小化する。 ユーティリティ機能は、競争における2人の参加者の進化を駆動する。 我々はピクセルGameのナッシュ均衡を最適解と考えている。 さらに,tar-get 情報を強調するための最大情報変調 (MIM) を提案する。 MIMは、小さなターゲットを含む健全な領域を効果的に重視する。 2つの標準公開データセットに対する大規模な実験により,本手法の有効性が証明された。 本手法は他の最先端手法と比較して,F1測度(F1)とIoUの交叉率(IoU)の点で性能が向上する。

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