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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04011v2
• Date: Wed, 12 Mar 2025 08:13:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 21:17:52.367514
• 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,
• Abstract要約: 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。 本稿では,ポイントレベルのアノテーションから高品質な擬似マスクを得るための,弱教師付きパラダイムに焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.083762911063857
• 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. In this paper, we focus on a weakly-supervised paradigm to obtain high-quality pseudo masks from the point-level annotation by integrating a novel learning-free method with the hybrid of the learning-based method. The learning-free method adheres to a sequential process, progressing from a point annotation to the bounding box that encompasses the target, and subsequently to detailed pseudo masks, while the hybrid is achieved through filtering out false alarms and retrieving missed detections in the network's prediction to provide a reliable supplement for learning-free masks. The experimental results show that our learning-free method generates pseudo masks with an average Intersection over Union (IoU) that is 4.3% higher than the second-best learning-free competitor across three datasets, while the hybrid learning-based method further enhances the quality of pseudo masks, achieving an additional average IoU increase of 3.4%.
• 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。 本稿では,新しい学習自由手法と学習ベース手法のハイブリッドを組み合わせることで,ポイントレベルのアノテーションから高品質な擬似マスクを得るための,弱教師付きパラダイムに焦点を当てる。 学習自由法は、ポイントアノテーションから目標を包含するバウンディングボックスへ進行し、続いて詳細な擬似マスクへと進行し、一方で、ネットワークの予測において誤報をフィルタリングし、見逃した検出を検索することでハイブリッドを達成し、学習自由マスクの信頼できるサプリメントを提供する。 実験結果から,本手法は擬似マスクの質をさらに高め,平均IoUを3つのデータセットで比較すると,平均IoU(IoU)が4.3%高い擬似マスクを生成することがわかった。

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