論文の概要: CLIP-guided Source-free Object Detection in Aerial Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05168v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 14:03:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 14:30:25.570202
• Title: CLIP-guided Source-free Object Detection in Aerial Images
• Title（参考訳）: 空中画像におけるCLIP誘導ソースフリー物体検出
• Authors: Nanqing Liu, Xun Xu, Yongyi Su, Chengxin Liu, Peiliang Gong, Heng-Chao Li
• Abstract要約: 本研究では,新しいソースフリーオブジェクト検出法を提案する。 私たちのアプローチは、自己学習フレームワークの上に構築されています。 さらに、コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)を統合し、擬似ラベルの生成を指導する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.29328831936719
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptation is crucial in aerial imagery, as the visual representation of these images can significantly vary based on factors such as geographic location, time, and weather conditions. Additionally, high-resolution aerial images often require substantial storage space and may not be readily accessible to the public. To address these challenges, we propose a novel Source-Free Object Detection (SFOD) method. Specifically, our approach is built upon a self-training framework; however, self-training can lead to inaccurate learning in the absence of labeled training data. To address this issue, we further integrate Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) to guide the generation of pseudo-labels, termed CLIP-guided Aggregation. By leveraging CLIP's zero-shot classification capability, we use it to aggregate scores with the original predicted bounding boxes, enabling us to obtain refined scores for the pseudo-labels. To validate the effectiveness of our method, we constructed two new datasets from different domains based on the DIOR dataset, named DIOR-C and DIOR-Cloudy. Experiments demonstrate that our method outperforms other comparative algorithms.
• Abstract（参考訳）: これらの画像の視覚的表現は、地理的位置、時間、気象条件などの要因によって大きく異なるため、航空画像ではドメイン適応が不可欠である。 加えて、高解像度の空中画像は、しばしばかなりのストレージスペースを必要とし、一般にはアクセスできない。 これらの課題に対処するため、我々は新しいソースフリーオブジェクト検出法(SFOD)を提案する。 特に,本手法は自己学習フレームワーク上に構築されているが,ラベル付きトレーニングデータがない場合には,自己学習が不正確な学習につながる可能性がある。 この問題に対処するために、コントラスト言語画像事前学習(CLIP)を統合し、CLIP誘導アグリゲーションと呼ばれる擬似ラベルの生成を誘導する。 CLIPのゼロショット分類機能を利用することで、従来の予測境界ボックスでスコアを集約し、擬似ラベルの洗練されたスコアを得ることができる。 提案手法の有効性を検証するため,DIOR-C と DIOR-Cloudy という,DIOR データセットに基づく2つの新しいデータセットを構築した。 実験により,本手法は他のアルゴリズムよりも優れていることを示した。

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