論文の概要: Hybrid Mask Generation for Infrared Small Target Detection with Single-Point Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04011v1
• Date: Fri, 6 Sep 2024 03:34:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-09 16:48:15.980585
• Title: Hybrid Mask Generation for Infrared Small Target Detection with Single-Point Supervision
• Title（参考訳）: 単一点スーパービジョンによる赤外小ターゲット検出のためのハイブリッドマスク生成
• Authors: Weijie He, Mushui Liu, Yunlong Yu, Zheming Lu, Xi Li,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.168923054036682
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-frame infrared small target (SIRST) detection poses a significant challenge due to the requirement to discern minute targets amidst complex infrared background clutter. Recently, deep learning approaches have shown promising results in this domain. However, these methods heavily rely on extensive manual annotations, which are particularly cumbersome and resource-intensive for infrared small targets owing to their minute sizes. To address this limitation, we introduce a Hybrid Mask Generation (HMG) approach that recovers high-quality masks for each target from only a single-point label for network training. Specifically, our HMG approach consists of a handcrafted Points-to-Mask Generation strategy coupled with a pseudo mask updating strategy to recover and refine pseudo masks from point labels. The Points-to-Mask Generation strategy divides two distinct stages: Points-to-Box conversion, where individual point labels are transformed into bounding boxes, and subsequently, Box-to-Mask prediction, where these bounding boxes are elaborated into precise masks. The mask updating strategy integrates the complementary strengths of handcrafted and deep-learning algorithms to iteratively refine the initial pseudo masks. Experimental results across three datasets demonstrate that our method outperforms the existing methods for infrared small target detection with single-point supervision.
• Abstract（参考訳）: SIRST(Single-frame infrared small target)検出は、複雑な赤外背景乱れの中で微小な目標を識別する必要があるため、大きな課題となる。 近年、ディープラーニングのアプローチはこの領域で有望な結果を示している。 しかし、これらの手法は広範囲な手動のアノテーションに大きく依存しており、特に微小なサイズのため、赤外線の小さなターゲットに対して、リソースを集中的に扱うのが困難である。 この制限に対処するため,ネットワークトレーニング用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Hybrid Mask Generation (HMG) アプローチを導入する。 具体的には、HMGアプローチは、手作りのPoints-to-Mask生成戦略と擬似マスク更新戦略を組み合わせて、点ラベルから擬似マスクを復元・精査する。 ポイント・ツー・マスク生成戦略は、ポイント・ツー・ボックス変換(Points-to-Box conversion)、個々のポイントラベルをバウンディングボックスに変換し、その後、ボックス・ツー・マスク予測(Box-to-Mask prediction)、これらバウンディングボックスを正確にマスクに変換する。 マスク更新戦略は、手作りおよびディープラーニングアルゴリズムの補完的な強度を統合して、初期擬似マスクを反復的に洗練する。 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。

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