論文の概要: Beyond Full Label: Single-Point Prompt for Infrared Small Target Label Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08191v3
- Date: Mon, 19 Aug 2024 01:35:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 13:08:14.149348
- Title: Beyond Full Label: Single-Point Prompt for Infrared Small Target Label Generation
- Title（参考訳）: フルラベルを超えて:赤外線小ターゲットラベル生成のためのシングルポイントプロンプト
- Authors: Shuai Yuan, Hanlin Qin, Renke Kou, Xiang Yan, Zechuan Li, Chenxu Peng, Abd-Krim Seghouane,
- Abstract要約: 本稿では、IRSTLGラベル生成のためのエネルギダブルガイドシングルポイントプロンプト(EDGSP)フレームワークを提案する。
実験により、EDGSPはSIRST、NUDT-SIRST、IRSTD-1kデータセット上で100%オブジェクトレベルの検出確率(Pd)と0%の偽アラームレート(Fa)を達成することが示された。
EDGSPは、初めてシングルポイント生成された偽のマスクをフルラベルを超えて認識する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.469224829541568
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we make the first attempt to construct a learning-based single-point annotation paradigm for infrared small target label generation (IRSTLG). Our intuition is that label generation requires just one more point prompt than target detection: IRSTLG can be regarded as an infrared small target detection (IRSTD) task with the target location hint. Based on this insight, we introduce an energy double guided single-point prompt (EDGSP) framework, which adeptly transforms the target detection network into a refined label generation method. Specifically, the proposed EDGSP includes: 1) target energy initialization (TEI) to create a foundational outline for sufficient shape evolution of pseudo label, 2) double prompt embedding (DPE) for rapid localization of interested regions and reinforcement of individual differences to avoid label adhesion, and 3) bounding box-based matching (BBM) to eliminate false alarms. Experimental results show that pseudo labels generated by three baselines equipped with EDGSP achieve 100% object-level probability of detection (Pd) and 0% false-alarm rate (Fa) on SIRST, NUDT-SIRST, and IRSTD-1k datasets, with a pixel-level intersection over union (IoU) improvement of 13.28% over state-of-the-art (SOTA) label generation methods. In the practical application of downstream IRSTD, EDGSP realizes, for the first time, a single-point generated pseudo mask beyond the full label. Even with coarse single-point annotations, it still achieves 99.5% performance of full labeling.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、赤外線小ターゲットラベル生成(IRSTLG)のための学習に基づく単一点アノテーションパラダイムを構築するための最初の試みを行う。
IRSTLGは、目標位置ヒントを持つ赤外線小目標検出(IRSTD)タスクとみなすことができる。
この知見に基づき,エネルギー二重誘導単点プロンプト(EDGSP)フレームワークを導入し,ターゲット検出ネットワークを改良されたラベル生成手法に適応的に変換する。
具体的には,提案されているEDGSPには以下のものがある。
1)擬似ラベルの十分な形状形成のための基礎的概要を作成するための目標エネルギー初期化(TEI)。
2ダブルプロンプト埋め込み(DPE)は、興味のある領域の迅速な局在とラベルの付着を避けるための個人差の強化を目的としている。
3) ボックスベースマッチング(BBM)による誤報の排除。
実験結果から,SIRST,NUDT-SIRST,IRSTD-1kデータセットにおいて,EDGSPを用いた3つのベースラインが生成する擬似ラベルが100%のオブジェクトレベル検出確率(Pd)と0%の偽アラームレート(Fa)を達成できた。
下流IRSTDの実践的応用において、EDGSPはフルラベルを超える単一点生成仮面を初めて認識する。
粗い単一ポイントアノテーションであっても、完全なラベル付けのパフォーマンスは99.5%である。
関連論文リスト
- Hybrid Mask Generation for Infrared Small Target Detection with Single-Point Supervision [18.168923054036682]
SIRST(Single-frame infrared small target)検出は、微小なターゲットを識別する必要があるため、大きな課題となる。
ネットワークトレーニングのためのシングルポイントラベルのみから,ターゲット毎に高品質なマスクを復元するハイブリッドマスク生成手法を提案する。
3つのデータセットにまたがる実験結果から,本手法は単一点監視による赤外線小目標検出法よりも優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-06T03:34:44Z) - KECOR: Kernel Coding Rate Maximization for Active 3D Object Detection [48.66703222700795]
我々は、ラベルの取得に最も有用なポイントクラウドを特定するために、新しいカーネル戦略を利用する。
1段目(SECOND)と2段目(SECOND)の両方に対応するため、アノテーションに選択した境界ボックスの総数と検出性能のトレードオフをよく組み込んだ分類エントロピー接点を組み込んだ。
その結果,ボックスレベルのアノテーションのコストは約44%,計算時間は26%削減された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-16T04:27:03Z) - Monte Carlo Linear Clustering with Single-Point Supervision is Enough
for Infrared Small Target Detection [48.707233614642796]
SIRST(Single-frame infrared small target)検出は、赤外線画像上の乱雑な背景から小さなターゲットを分離することを目的としている。
ディープラーニングに基づく手法は、SIRST検出において有望な性能を達成したが、大量のトレーニングデータを犠牲にしている。
単一点監視を用いたSIRST検出のための最初の手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T08:04:05Z) - Dual-Refinement: Joint Label and Feature Refinement for Unsupervised
Domain Adaptive Person Re-Identification [51.98150752331922]
Unsupervised Domain Adaptive (UDA) Person Re-identification (再ID) は、ターゲットドメインデータのラベルが欠落しているため、難しい作業です。
オフラインクラスタリングフェーズにおける擬似ラベルとオンライントレーニングフェーズにおける特徴を共同で改良する,デュアルリファインメントと呼ばれる新しいアプローチを提案する。
本手法は最先端手法を大きなマージンで上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-26T07:35:35Z) - Unsupervised Object Detection with LiDAR Clues [70.73881791310495]
本稿では,LiDARの手がかりを用いた非教師対象検出のための最初の実用的手法を提案する。
提案手法では,まず3次元点雲に基づく候補オブジェクトセグメントを生成する。
そして、セグメントラベルを割り当て、セグメントラベルネットワークを訓練する反復的なセグメントラベル処理を行う。
ラベル付けプロセスは、長い尾とオープンエンドの分布の問題を軽減するために慎重に設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-25T18:59:54Z) - LG-GAN: Label Guided Adversarial Network for Flexible Targeted Attack of
Point Cloud-based Deep Networks [123.5839352227726]
本稿では,リアルタイムなフレキシブル・ターゲット・ポイント・クラウド・アタックのための新しいラベル誘導対向ネットワーク(LG-GAN)を提案する。
私たちの知る限りでは、これが第1世代ベースの3Dポイントクラウドアタック手法です。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-01T17:17:10Z) - EHSOD: CAM-Guided End-to-end Hybrid-Supervised Object Detection with
Cascade Refinement [53.69674636044927]
本稿では,エンド・ツー・エンドのハイブリッド型オブジェクト検出システムであるEHSODについて述べる。
完全なアノテートと弱いアノテートの両方で、ワンショットでトレーニングすることができる。
完全なアノテートされたデータの30%しか持たない複数のオブジェクト検出ベンチマークで、同等の結果が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-18T08:04:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。