論文の概要: MB-ORES: A Multi-Branch Object Reasoner for Visual Grounding in Remote Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.24219v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 15:36:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:40:04.302048
• Title: MB-ORES: A Multi-Branch Object Reasoner for Visual Grounding in Remote Sensing
• Title（参考訳）: MB-ORES:リモートセンシングにおける視覚グラウンドのためのマルチブランチオブジェクト共振器
• Authors: Karim Radouane, Hanane Azzag, Mustapha lebbah,
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクト検出(OD)と視覚的接地(VG)を統合した統合フレームワークを提案する。 本モデルは,OPT-RSVGおよびDIOR-RSVGデータセットにおいて優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08192907805418585
• License:
• Abstract: We propose a unified framework that integrates object detection (OD) and visual grounding (VG) for remote sensing (RS) imagery. To support conventional OD and establish an intuitive prior for VG task, we fine-tune an open-set object detector using referring expression data, framing it as a partially supervised OD task. In the first stage, we construct a graph representation of each image, comprising object queries, class embeddings, and proposal locations. Then, our task-aware architecture processes this graph to perform the VG task. The model consists of: (i) a multi-branch network that integrates spatial, visual, and categorical features to generate task-aware proposals, and (ii) an object reasoning network that assigns probabilities across proposals, followed by a soft selection mechanism for final referring object localization. Our model demonstrates superior performance on the OPT-RSVG and DIOR-RSVG datasets, achieving significant improvements over state-of-the-art methods while retaining classical OD capabilities. The code will be available in our repository: \url{https://github.com/rd20karim/MB-ORES}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オブジェクト検出(OD)と視覚的接地(VG)を統合した統合フレームワークを提案する。 従来のODをサポートし,VGタスクの直感的な事前設定を行うために,参照表現データを用いてオープンセットオブジェクト検出器を微調整し,一部管理されたODタスクとしてフレーミングする。 最初の段階では、オブジェクトクエリ、クラス埋め込み、提案位置を含む各画像のグラフ表現を構築します。 そして、タスク対応アーキテクチャがこのグラフを処理してVGタスクを実行します。 モデルは以下の通りである。 (i)タスク認識の提案を生成するために空間的・視覚的・カテゴリー的特徴を統合したマルチブランチネットワーク (II)提案にまたがる確率を割り当てるオブジェクト推論ネットワーク、続いて最終参照オブジェクトローカライゼーションのためのソフトセレクション機構。 OPT-RSVG と DIOR-RSVG のデータセットに優れた性能を示し,従来のOD 機能を維持しながら最先端の手法を大幅に改善した。 コードは、私たちのリポジトリで利用可能になります。

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