論文の概要: Multimodal-Aware Fusion Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11183v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 08:31:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:07:19.050928
• Title: Multimodal-Aware Fusion Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation
• Title（参考訳）: リモートセンシング画像セグメント参照のためのマルチモーダル・アウェア・フュージョンネットワーク
• Authors: Leideng Shi, Juan Zhang,
• Abstract要約: リモートセンシング画像セグメンテーション(RRSIS)は、リモートセンシング画像セグメンテーションにおける新しい視覚課題である。 我々は,2つのモード間の微粒なアライメントと融合を実現するために,マルチモーダル・アウェア・フュージョン・ネットワーク(MAFN)を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.992331117310217
• License:
• Abstract: Referring remote sensing image segmentation (RRSIS) is a novel visual task in remote sensing images segmentation, which aims to segment objects based on a given text description, with great significance in practical application. Previous studies fuse visual and linguistic modalities by explicit feature interaction, which fail to effectively excavate useful multimodal information from dual-branch encoder. In this letter, we design a multimodal-aware fusion network (MAFN) to achieve fine-grained alignment and fusion between the two modalities. We propose a correlation fusion module (CFM) to enhance multi-scale visual features by introducing adaptively noise in transformer, and integrate cross-modal aware features. In addition, MAFN employs multi-scale refinement convolution (MSRC) to adapt to the various orientations of objects at different scales to boost their representation ability to enhances segmentation accuracy. Extensive experiments have shown that MAFN is significantly more effective than the state of the art on RRSIS-D datasets. The source code is available at https://github.com/Roaxy/MAFN.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像セグメンテーション(RRSIS)は、与えられたテキスト記述に基づいてオブジェクトをセグメンテーションすることを目的とした、リモートセンシング画像セグメンテーションにおける新しい視覚タスクである。 従来の研究では、視覚的・言語的なモダリティを明示的な特徴相互作用によって融合させ、デュアルブランチエンコーダから有用なマルチモーダル情報を効果的に発掘することができなかった。 本稿では,2つのモード間の微粒なアライメントと融合を実現するために,マルチモーダル・アウェア・フュージョン・ネットワーク(MAFN)を設計する。 本稿では,変圧器に適応ノイズを導入してマルチスケールの視覚的特徴を高めるための相関融合モジュール (CFM) を提案する。 さらに、MAFNは多スケール改良畳み込み(MSRC)を使用して、さまざまなスケールのオブジェクトの様々な向きに適応し、表現能力を向上し、セグメンテーション精度を向上させる。 大規模な実験により、MAFNはRRSIS-Dデータセットの最先端よりもはるかに効果的であることが示されている。 ソースコードはhttps://github.com/Roaxy/MAFNで入手できる。

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