論文の概要: IRSAM: Advancing Segment Anything Model for Infrared Small Target Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07520v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 10:17:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 17:01:49.184746
• Title: IRSAM: Advancing Segment Anything Model for Infrared Small Target Detection
• Title（参考訳）: IRSAM:赤外線小ターゲット検出のためのセグメンテーションモデル
• Authors: Mingjin Zhang, Yuchun Wang, Jie Guo, Yunsong Li, Xinbo Gao, Jing Zhang,
• Abstract要約: Infrared Small Target Detection (IRSTD) タスクは、自然画像と赤外線画像の間に顕著な領域ギャップがあるため、満足度の高い性能を達成するには不十分である。 IRSTDのためのIRSAMモデルを提案する。これはSAMのエンコーダデコーダアーキテクチャを改善し、赤外線小物体の特徴表現をより良く学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.554484379021524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent Segment Anything Model (SAM) is a significant advancement in natural image segmentation, exhibiting potent zero-shot performance suitable for various downstream image segmentation tasks. However, directly utilizing the pretrained SAM for Infrared Small Target Detection (IRSTD) task falls short in achieving satisfying performance due to a notable domain gap between natural and infrared images. Unlike a visible light camera, a thermal imager reveals an object's temperature distribution by capturing infrared radiation. Small targets often show a subtle temperature transition at the object's boundaries. To address this issue, we propose the IRSAM model for IRSTD, which improves SAM's encoder-decoder architecture to learn better feature representation of infrared small objects. Specifically, we design a Perona-Malik diffusion (PMD)-based block and incorporate it into multiple levels of SAM's encoder to help it capture essential structural features while suppressing noise. Additionally, we devise a Granularity-Aware Decoder (GAD) to fuse the multi-granularity feature from the encoder to capture structural information that may be lost in long-distance modeling. Extensive experiments on the public datasets, including NUAA-SIRST, NUDT-SIRST, and IRSTD-1K, validate the design choice of IRSAM and its significant superiority over representative state-of-the-art methods. The source code are available at: github.com/IPIC-Lab/IRSAM.
• Abstract（参考訳）: 最近のSegment Anything Model(SAM)は、様々な下流画像セグメンテーションタスクに適した強力なゼロショット性能を示す、自然な画像セグメンテーションにおける重要な進歩である。 しかし、赤外線小ターゲット検出(IRSTD)タスクに事前訓練されたSAMを直接利用することは、自然画像と赤外線画像の間に顕著な領域ギャップがあるため、満足度の高い性能を達成するには不十分である。 可視光カメラとは異なり、熱撮像器は赤外線を捉えて物体の温度分布を明らかにする。 小さなターゲットはしばしば、物体の境界で微妙な温度遷移を示す。 この問題に対処するため、IRSTDのIRSAMモデルを提案する。これはSAMのエンコーダデコーダアーキテクチャを改善し、赤外線小物体の特徴表現をより良く学習する。 具体的には、Perona-Malik拡散(PMD)に基づくブロックを設計し、SAMエンコーダの複数のレベルに組み込んで、ノイズを抑えながら重要な構造的特徴を捉えるのに役立つ。 さらに, 長距離モデリングにおいて失われる可能性のある構造情報を取得するために, 多粒度特徴をエンコーダから融合するグラニュラリティ・アウェア・デコーダ(GAD)を考案した。 NUAA-SIRST、NUDT-SIRST、IRSTD-1Kなどの公開データセットに関する大規模な実験は、IRSAMの設計選択と、その代表的な最先端手法に対する大きな優位性を検証する。 ソースコードはgithub.com/IPIC-Lab/IRSAMで入手できる。

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