論文の概要: Nearshore Underwater Target Detection Meets UAV-borne Hyperspectral Remote Sensing: A Novel Hybrid-level Contrastive Learning Framework and Benchmark Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14495v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 12:25:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:20.495188
• Title: Nearshore Underwater Target Detection Meets UAV-borne Hyperspectral Remote Sensing: A Novel Hybrid-level Contrastive Learning Framework and Benchmark Dataset
• Title（参考訳）: UAV搭載ハイパースペクトルリモートセンシングとニアショア水中目標検出:新しいハイブリッドレベルのコントラスト学習フレームワークとベンチマークデータセット
• Authors: Jiahao Qi, Chuanhong Zhou, Xingyue Liu, Chen Chen, Dehui Zhu, Kangcheng Bin, Ping Zhong,
• Abstract要約: UAV搭載ハイパースペクトルリモートセンシングは、水中目標検出(UTD)のための有望なアプローチとして登場した 近海環境におけるスペクトル歪みによって妨げられ、従来の超スペクトルUTD法の精度を損なう。 沿岸域における強靭なHUTDのための自己評価学習パラダイムとコントラスト学習を統合した新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.832892497880372
• License:
• Abstract: UAV-borne hyperspectral remote sensing has emerged as a promising approach for underwater target detection (UTD). However, its effectiveness is hindered by spectral distortions in nearshore environments, which compromise the accuracy of traditional hyperspectral UTD (HUTD) methods that rely on bathymetric model. These distortions lead to significant uncertainty in target and background spectra, challenging the detection process. To address this, we propose the Hyperspectral Underwater Contrastive Learning Network (HUCLNet), a novel framework that integrates contrastive learning with a self-paced learning paradigm for robust HUTD in nearshore regions. HUCLNet extracts discriminative features from distorted hyperspectral data through contrastive learning, while the self-paced learning strategy selectively prioritizes the most informative samples. Additionally, a reliability-guided clustering strategy enhances the robustness of learned representations.To evaluate the method effectiveness, we conduct a novel nearshore HUTD benchmark dataset, ATR2-HUTD, covering three diverse scenarios with varying water types and turbidity, and target types. Extensive experiments demonstrate that HUCLNet significantly outperforms state-of-the-art methods. The dataset and code will be publicly available at: https://github.com/qjh1996/HUTD
• Abstract（参考訳）: UAV搭載ハイパースペクトルリモートセンシングは、水中目標検出(UTD)のための有望なアプローチとして登場した。 しかし、その効果は海岸付近の環境におけるスペクトル歪みによって妨げられ、これは従来の高スペクトルUTD法(HUTD)の精度を損なう。 これらの歪みはターゲットスペクトルと背景スペクトルに大きな不確実性をもたらし、検出プロセスに挑戦する。 そこで本研究では,沿岸域における強靭なHUTDのための自己評価学習パラダイムとコントラスト学習を統合した新しいフレームワークであるHyperspectral Underwater Contrastive Learning Network (HUCLNet)を提案する。 HUCLNetは、コントラスト学習を通じて歪んだハイパースペクトルデータから識別的特徴を抽出し、自己評価学習戦略は最も情報性の高いサンプルを選択的に優先順位付けする。 さらに、信頼性誘導クラスタリング戦略により、学習表現の堅牢性を高めるとともに、本手法の有効性を評価するために、水の種類や濁度、ターゲットタイプが異なる3つのシナリオを網羅した、新しいニアショアHUTDベンチマークデータセットであるATR2-HUTDを実行する。 大規模な実験により、HUCLNetは最先端の手法を大幅に上回っていることが示された。 データセットとコードは、https://github.com/qjh 1996/HUTDで公開される。

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