論文の概要: LSP-ST: Ladder Shape-Biased Side-Tuning for Robust Infrared Small Target Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14481v2
• Date: Mon, 13 Oct 2025 04:09:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 15:48:08.433731
• Title: LSP-ST: Ladder Shape-Biased Side-Tuning for Robust Infrared Small Target Detection
• Title（参考訳）: LSP-ST:ロバスト赤外小ターゲット検出のためのラダー形状バイアスサイドチューニング
• Authors: Guoyi Zhang, Siyang Chen, Guangsheng Xu, Han Wang, Donghe Wang, Xiaohu Zhang,
• Abstract要約: LSP-ST(Ladder Shape-Biased Side-Tuning)を提案する。 学習可能なパラメータは4.72Mしかなく、LSP-STは複数の赤外線小ターゲット検出ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.5138645285711165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fine-tuning the Segment Anything Model (SAM) for infrared small target detection poses significant challenges due to severe domain shifts. Existing adaptation methods often incorporate handcrafted priors to bridge this gap, yet such designs limit generalization and scalability. We identify a fundamental texture bias in foundation models, which overly depend on local texture cues for target localization. To address this, we propose Ladder Shape-Biased Side-Tuning (LSP-ST), a novel approach that introduces a shape-aware inductive bias to facilitate effective adaptation beyond texture cues. In contrast to prior work that injects explicit edge or contour features, LSP-ST models shape as a global structural prior, integrating both boundaries and internal layouts. We design a Shape-Enhanced Large-Kernel Attention Module to hierarchically and implicitly capture structural information in a fully differentiable manner, without task-specific handcrafted guidance. A theoretical analysis grounded in matched filtering and backpropagation reveals the mechanism by which the proposed attention improves structure-aware learning. With only 4.72M learnable parameters, LSP-ST achieves state-of-the-art performance on multiple infrared small target detection benchmarks. Furthermore, its strong generalization is validated across tasks such as mirror detection, shadow detection, and camouflaged object detection, while maintaining stable performance on texture-driven tasks like salient object detection, demonstrating that the introduced shape bias complements rather than competes with texture-based reasoning.
• Abstract（参考訳）: 赤外線小ターゲット検出のためのSegment Anything Model(SAM)の微調整は、厳しいドメインシフトのために大きな課題となる。 既存の適応法は、しばしばこのギャップを埋めるために手作りの先行を組み込むが、そのような設計は一般化と拡張性を制限している。 基礎モデルの基本的なテクスチャバイアスを同定する。 そこで本研究では, 形状認識型誘導バイアスを導入し, テクスチャキューを超えて効果的に適応する手法であるLadder Shape-Biased Side-Tuning (LSP-ST)を提案する。 明示的なエッジや輪郭の特徴を注入する以前の作業とは対照的に、LSP-STモデルはグローバルな構造的事前として形成され、境界と内部のレイアウトが統合される。 我々は,タスク固有の手作り指導を使わずに,構造情報を階層的かつ暗黙的に完全に識別可能な方法でキャプチャする形状拡張大カーネル注意モジュールを設計する。 マッチングフィルタリングとバックプロパゲーションに基づく理論的解析により,提案手法が構造認識学習を改善するメカニズムを明らかにする。 学習可能なパラメータは4.72Mしかなく、LSP-STは複数の赤外線小ターゲット検出ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成している。 さらに、その強力な一般化は、ミラー検出、シャドー検出、カモフラージュされたオブジェクト検出などのタスクにまたがって検証されると同時に、サルエントオブジェクト検出のようなテクスチャ駆動タスクにおける安定したパフォーマンスを維持しながら、導入された形状偏差がテクスチャベースの推論と競合するよりも補完することを示す。

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