論文の概要: Text-IRSTD: Leveraging Semantic Text to Promote Infrared Small Target Detection in Complex Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07249v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 12:33:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:47:49.261212
• Title: Text-IRSTD: Leveraging Semantic Text to Promote Infrared Small Target Detection in Complex Scenes
• Title（参考訳）: テキストIRSTD:複雑な場面における赤外線小ターゲット検出を促進するセマンティックテキストの活用
• Authors: Feng Huang, Shuyuan Zheng, Zhaobing Qiu, Huanxian Liu, Huanxin Bai, Liqiong Chen,
• Abstract要約: 我々は,テキストIRSTDと呼ばれる赤外線小ターゲット検出のためのセマンティックテキストを活用した新しいアプローチを提案する。 テキストと画像間の情報融合を容易にするために, プログレッシブ・モーダル・セマンティック・インタラクション・デコーダ (PCSID) を提案する。 さらに,FZDTと呼ばれるファジィセマンティックテキストアノテーションを用いて,異なるシナリオの2,755個の赤外線画像からなる新しいベンチマークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.399048100638418
• License:
• Abstract: Infrared small target detection is currently a hot and challenging task in computer vision. Existing methods usually focus on mining visual features of targets, which struggles to cope with complex and diverse detection scenarios. The main reason is that infrared small targets have limited image information on their own, thus relying only on visual features fails to discriminate targets and interferences, leading to lower detection performance. To address this issue, we introduce a novel approach leveraging semantic text to guide infrared small target detection, called Text-IRSTD. It innovatively expands classical IRSTD to text-guided IRSTD, providing a new research idea. On the one hand, we devise a novel fuzzy semantic text prompt to accommodate ambiguous target categories. On the other hand, we propose a progressive cross-modal semantic interaction decoder (PCSID) to facilitate information fusion between texts and images. In addition, we construct a new benchmark consisting of 2,755 infrared images of different scenarios with fuzzy semantic textual annotations, called FZDT. Extensive experimental results demonstrate that our method achieves better detection performance and target contour recovery than the state-of-the-art methods. Moreover, proposed Text-IRSTD shows strong generalization and wide application prospects in unseen detection scenarios. The dataset and code will be publicly released after acceptance of this paper.
• Abstract（参考訳）: 赤外線小目標検出は、現在コンピュータビジョンにおいてホットで困難な課題である。 既存の手法は通常、複雑な多様な検出シナリオに対処するのに苦労するターゲットの視覚的特徴のマイニングに重点を置いている。 主な理由は、赤外線の小ターゲットが独自の画像情報しか持たないため、視覚的特徴にのみ依存してもターゲットと干渉を識別できないため、検出性能が低下するからである。 この問題に対処するために,テキストIRSTDと呼ばれる,赤外線小ターゲット検出のためのセマンティックテキストを活用した新しいアプローチを提案する。 古典的なIRSTDをテキスト誘導IRSTDに革新的に拡張し、新しい研究アイデアを提供する。 一方,不明瞭な対象カテゴリに対応するために,ファジィなセマンティックテキストプロンプトを考案した。 一方,テキストと画像間の情報融合を容易にするために,プログレッシブ・モーダル・セマンティック・インタラクション・デコーダ(PCSID)を提案する。 さらに,FZDTと呼ばれるファジィセマンティックテキストアノテーションを用いて,異なるシナリオの2,755個の赤外線画像からなる新しいベンチマークを構築した。 実験結果から,本手法は最先端手法よりも優れた検出性能と目標輪郭回復を実現することが示された。 さらに,提案するText-IRSTDは,未確認検出シナリオにおいて,強力な一般化と広い応用可能性を示す。 データセットとコードは、この論文を受け入れた後、公開されます。

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