論文の概要: ClearVision: Leveraging CycleGAN and SigLIP-2 for Robust All-Weather Classification in Traffic Camera Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19684v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 11:22:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.410185
• Title: ClearVision: Leveraging CycleGAN and SigLIP-2 for Robust All-Weather Classification in Traffic Camera Imagery
• Title（参考訳）: ClearVision: 交通カメラ画像におけるロバストな全天候分類のためのCycleGANとSigLIP-2の活用
• Authors: Anush Lakshman Sivaraman, Kojo Adu-Gyamfi, Ibne Farabi Shihab, Anuj Sharma,
• Abstract要約: 本稿では、生成ドメイン適応と効率的なコントラスト学習を組み合わせて、分類性能を向上させるスケーラブルなフレームワークを提案する。 そこで,CycleGANをベースとしたドメイン翻訳により,夜間画像の品質が向上し,下流モデルによる特徴抽出が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9953114232105387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate weather classification from low-quality traffic camera imagery remains a challenging task, particularly under adverse nighttime conditions. In this study, we propose a scalable framework that combines generative domain adaptation with efficient contrastive learning to enhance classification performance. Using CycleGAN-based domain translation, we improve the quality of nighttime images, enabling better feature extraction by downstream models. While the baseline EVA-02 model employing CLIP-based contrastive loss achieves an overall accuracy of 96.55\%, it exhibits a significant performance gap between daytime (97.21\%) and nighttime conditions (63.40\%). Replacing CLIP with the lightweight SigLIP-2 (Sigmoid contrastive loss) achieves a competitive overall accuracy of 94.00\%, with substantial improvements in nighttime performance (85.90\% accuracy). The combination of Vision-SigLIP-2, Text-SigLIP-2, CycleGAN, and contrastive training achieves the best nighttime accuracy (85.90\%) among all models tested, while EVA-02 with CycleGAN maintains the highest overall accuracy (97.01\%) and per-class accuracies. These findings demonstrate the potential of combining domain adaptation and efficient contrastive learning to build practical, resource-efficient weather classification systems for intelligent transportation infrastructure.
• Abstract（参考訳）: 低品質の交通カメラ画像からの正確な天気分類は、特に夜間の悪条件下では難しい課題である。 本研究では、生成領域適応と効率的なコントラスト学習を組み合わせて、分類性能を向上させるスケーラブルなフレームワークを提案する。 そこで,CycleGANをベースとしたドメイン翻訳により,夜間画像の品質が向上し,下流モデルによる特徴抽出が向上した。 CLIPベースのコントラスト損失を用いたVA-02モデルは、全体的な精度は96.55\%に達するが、昼間(97.21\%)と夜間(63.40\%)の間には顕著な性能差がある。 軽量なSigLIP-2(Sigmoid contrastive loss)でCLIPをリプレースすることで、夜間性能(85.90\%)が大幅に向上した94.00\%の競争的総合精度が得られる。 Vision-SigLIP-2(英語版)、Text-SigLIP-2(英語版)、CycleGAN(英語版)、およびコントラストトレーニングの組み合わせはテストされた全てのモデルの中で最高の夜間精度(85.90\%)を達成し、EVA-02とCycleGANは最も高い総合精度(97.01\%)とクラスごとの精度を維持している。 これらの知見は、知的交通インフラのための実用的で資源効率の良い気象分類システムを構築するために、ドメイン適応と効率的なコントラスト学習を組み合わせる可能性を示している。

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