論文の概要: Investigating Long-term Training for Remote Sensing Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15143v4
• Date: Tue, 30 Sep 2025 00:01:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 19:34:21.332748
• Title: Investigating Long-term Training for Remote Sensing Object Detection
• Title（参考訳）: リモートセンシング対象検出のための長期トレーニングの検討
• Authors: JongHyun Park, Yechan Kim, Moongu Jeon,
• Abstract要約: リモートセンシングオブジェクト検出における機能バックボーン微細調整のための動的バックボーン凍結(DBF)を提案する。 提案手法は,背骨が低レベルジェネリック特徴を抽出すべきか,リモートセンシング領域の特定の知識を持つべきかというジレンマに対処する。 本手法は,長期学習における計算コストを大幅に削減しつつ,より正確なモデル学習を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.749560288448114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, numerous methods have achieved impressive performance in remote sensing object detection, relying on convolution or transformer architectures. Such detectors typically have a feature backbone to extract useful features from raw input images. A common practice in current detectors is initializing the backbone with pre-trained weights available online. Fine-tuning the backbone is typically required to generate features suitable for remote-sensing images. While the prolonged training could lead to over-fitting, hindering the extraction of basic visual features, it can enable models to gradually extract deeper insights and richer representations from remote sensing data. Striking a balance between these competing factors is critical for achieving optimal performance. In this study, we aim to investigate the performance and characteristics of remote sensing object detection models under very long training schedules, and propose a novel method named Dynamic Backbone Freezing (DBF) for feature backbone fine-tuning on remote sensing object detection under long-term training. Our method addresses the dilemma of whether the backbone should extract low-level generic features or possess specific knowledge of the remote sensing domain, by introducing a module called 'Freezing Scheduler' to manage the update of backbone features during long-term training dynamically. Extensive experiments on DOTA and DIOR-R show that our approach enables more accurate model learning while substantially reducing computational costs in long-term training. Besides, it can be seamlessly adopted without additional effort due to its straightforward design. The code is available at https://github.com/unique-chan/dbf.
• Abstract（参考訳）: 近年、多くの手法が、畳み込みやトランスフォーマーアーキテクチャに依存するリモートセンシングオブジェクト検出において、目覚ましい性能を達成している。 このような検出器は、通常、生の入力画像から有用な特徴を抽出する特徴バックボーンを持つ。 現在の検出器における一般的なプラクティスは、オンラインでトレーニング済みの重量でバックボーンを初期化することである。 バックボーンの微調整は通常、リモートセンシング画像に適した機能を生成するために必要である。 長期間のトレーニングが過度に適合し、基本的な視覚的特徴の抽出を妨げる可能性があるが、モデルがより深い洞察とより豊かな表現を、リモートセンシングデータから徐々に取り出すことができる。 最適なパフォーマンスを達成するためには、これらの競合する要因のバランスを取ることが重要です。 本研究では,長時間のトレーニングスケジュール下でのリモートセンシング対象検出モデルの性能と特性について検討し,長期トレーニングにおけるリモートセンシング対象検出のバックボーン微調整のための動的バックボーン凍結法(DBF)を提案する。 本手法は,長期トレーニング中のバックボーン機能の更新を動的に管理する「フリーズ・スケジューラ」と呼ばれるモジュールを導入することで,バックボーンが低レベルなジェネリックな特徴を抽出すべきか,リモートセンシング領域の特定の知識を持つべきか,というジレンマに対処する。 DOTAとDIOR-Rの大規模な実験により,本手法は長期学習における計算コストを大幅に削減しつつ,より正確なモデル学習を可能にした。 さらに、簡単な設計のため、追加の労力なしでシームレスに採用することができる。 コードはhttps://github.com/unique-chan/dbf.comで公開されている。

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