論文の概要: PBVS 2024 Solution: Self-Supervised Learning and Sampling Strategies for SAR Classification in Extreme Long-Tail Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12565v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 05:49:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:58:52.805284
• Title: PBVS 2024 Solution: Self-Supervised Learning and Sampling Strategies for SAR Classification in Extreme Long-Tail Distribution
• Title（参考訳）: PBVS 2024: 極長軸分布におけるSAR分類のための自己監督学習とサンプリング戦略
• Authors: Yuhyun Kim, Minwoo Kim, Hyobin Park, Jinwook Jung, Dong-Geol Choi,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル学習と推論を組み合わせた2段階学習手法を提案する。 我々のモデルは精度21.45%、AUC0.56、総合スコア0.30を達成し、競争では9位となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.965417506363093
• License:
• Abstract: The Multimodal Learning Workshop (PBVS 2024) aims to improve the performance of automatic target recognition (ATR) systems by leveraging both Synthetic Aperture Radar (SAR) data, which is difficult to interpret but remains unaffected by weather conditions and visible light, and Electro-Optical (EO) data for simultaneous learning. The subtask, known as the Multi-modal Aerial View Imagery Challenge - Classification, focuses on predicting the class label of a low-resolution aerial image based on a set of SAR-EO image pairs and their respective class labels. The provided dataset consists of SAR-EO pairs, characterized by a severe long-tail distribution with over a 1000-fold difference between the largest and smallest classes, making typical long-tail methods difficult to apply. Additionally, the domain disparity between the SAR and EO datasets complicates the effectiveness of standard multimodal methods. To address these significant challenges, we propose a two-stage learning approach that utilizes self-supervised techniques, combined with multimodal learning and inference through SAR-to-EO translation for effective EO utilization. In the final testing phase of the PBVS 2024 Multi-modal Aerial View Image Challenge - Classification (SAR Classification) task, our model achieved an accuracy of 21.45%, an AUC of 0.56, and a total score of 0.30, placing us 9th in the competition.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習ワークショップ(PBVS 2024)は、気象条件や可視光の影響を受けない合成開口レーダ(SAR)データと、同時学習のための電気オプティカル(EO)データの両方を活用することにより、自動目標認識(ATR)システムの性能を向上させることを目的としている。 The Multi-modal Aerial View Imagery Challenge - Classificationとして知られるこのサブタスクは、SAR-EO画像対とそれらのクラスラベルのセットに基づいて、低解像度の空中画像のクラスラベルを予測することに焦点を当てている。 得られたデータセットはSAR-EOペアで構成されており、最大クラスと最小クラスの1000倍の差を持つ重い長テール分布が特徴であり、典型的な長テール法の適用が困難である。 さらに、SARデータセットとEOデータセットのドメイン格差は、標準的なマルチモーダルメソッドの有効性を複雑にしている。 これらの課題に対処するために,自己指導型手法と多モーダル学習とSAR-to-EO翻訳による推論を組み合わせた2段階学習手法を提案する。 PBVS 2024 Multi-modal Aerial View Image Challenge - Classification (SAR Classification)タスクの最終テスト段階では、我々のモデルは精度21.45%、AUC0.56、総合スコア0.30を達成し、競争の9位となった。

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