論文の概要: CLIP-Guided Source-Free Object Detection in Aerial Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05168v2
• Date: Thu, 30 May 2024 14:55:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 23:23:04.045507
• Title: CLIP-Guided Source-Free Object Detection in Aerial Images
• Title（参考訳）: 空中画像におけるCLIP-Guided Source-Free Object Detection
• Authors: Nanqing Liu, Xun Xu, Yongyi Su, Chengxin Liu, Peiliang Gong, Heng-Chao Li,
• Abstract要約: 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。 そこで本研究では,これらの課題に対処する新しいSFOD法を提案する。 自己学習における雑音ラベルを緩和するために,コントラスト言語画像事前学習(CLIP)を用いて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、そのスコアを予測された元のバウンディングボックスに集約し、擬似ラベルの洗練されたスコアを得ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.26407623526735
• 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 begins with a self-training framework, which significantly enhances the performance of baseline methods. To alleviate the noisy labels in self-training, we utilize Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) to guide the generation of pseudo-labels, termed CLIP-guided Aggregation (CGA). By leveraging CLIP's zero-shot classification capability, we aggregate its 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. Experimental results demonstrate that our method outperforms other comparative algorithms. The code is available at https://github.com/Lans1ng/SFOD-RS.
• Abstract（参考訳）: これらの画像の視覚的表現は、地理的な位置、時間、気象条件などによって大きく異なるため、航空画像において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。 具体的には,本手法は,ベースライン手法の性能を大幅に向上させる自己学習フレームワークから始める。 自己学習における雑音ラベルを緩和するため,CLIP-guided Aggregation(CGA)と呼ばれる擬似ラベルの生成をCLIP(Contrastive Language- Image Pre-training)を用いて指導する。 CLIPのゼロショット分類機能を利用することで、そのスコアを予測された元のバウンディングボックスに集約し、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,本手法は他の比較アルゴリズムよりも優れていることが示された。 コードはhttps://github.com/Lans1ng/SFOD-RSで公開されている。

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