論文の概要: SCORE: Scene Context Matters in Open-Vocabulary Remote Sensing Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12857v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 04:03:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 14:59:51.3683
• Title: SCORE: Scene Context Matters in Open-Vocabulary Remote Sensing Instance Segmentation
• Title（参考訳）: SCORE: オープン語彙リモートセンシングインスタンスセグメンテーションにおけるシーンコンテキスト
• Authors: Shiqi Huang, Shuting He, Huaiyuan Qin, Bihan Wen,
• Abstract要約: リモートセンシングインスタンスセグメンテーションのためのオープン語彙学習を導入する。 我々は、$textbfS$cene $textbfC$ontext matters in $textbfO$pen-vocabulary $textbfRE$mote インスタンスセグメンテーションを提案する。 提案手法は,大規模かつ現実的な地理空間解析のためのロバストなソリューションであるSOTA性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.428492178304392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most existing remote sensing instance segmentation approaches are designed for close-vocabulary prediction, limiting their ability to recognize novel categories or generalize across datasets. This restricts their applicability in diverse Earth observation scenarios. To address this, we introduce open-vocabulary (OV) learning for remote sensing instance segmentation. While current OV segmentation models perform well on natural image datasets, their direct application to remote sensing faces challenges such as diverse landscapes, seasonal variations, and the presence of small or ambiguous objects in aerial imagery. To overcome these challenges, we propose $\textbf{SCORE}$ ($\textbf{S}$cene $\textbf{C}$ontext matters in $\textbf{O}$pen-vocabulary $\textbf{RE}$mote sensing instance segmentation), a framework that integrates multi-granularity scene context, i.e., regional context and global context, to enhance both visual and textual representations. Specifically, we introduce Region-Aware Integration, which refines class embeddings with regional context to improve object distinguishability. Additionally, we propose Global Context Adaptation, which enriches naive text embeddings with remote sensing global context, creating a more adaptable and expressive linguistic latent space for the classifier. We establish new benchmarks for OV remote sensing instance segmentation across diverse datasets. Experimental results demonstrate that, our proposed method achieves SOTA performance, which provides a robust solution for large-scale, real-world geospatial analysis. Our code is available at https://github.com/HuangShiqi128/SCORE.
• Abstract（参考訳）: 既存のリモートセンシングインスタンスセグメンテーションアプローチは、クローズボキャブラリ予測のために設計されており、新しいカテゴリを認識したり、データセットをまたいだ一般化を制限している。 これにより、様々な地球観測シナリオにおける適用性が制限される。 これを解決するために、リモートセンシングインスタンスセグメンテーションのためのオープン語彙学習(OV)を導入する。 現在のOVセグメンテーションモデルは、自然画像データセットでよく機能するが、リモートセンシングへの直接的な適用は、多様な風景、季節変動、空中画像における小さなまたはあいまいな物体の存在といった課題に直面している。 これらの課題を克服するために、我々は、複数の粒度シーンコンテキスト、すなわち地域コンテキストとグローバルコンテキストを統合するフレームワークである、$\textbf{S}$cene $\textbf{C}$ontext matters in $\textbf{O}$pen-vocabulary $\textbf{RE}$mote Senceptor instance segmentationを提案する。 具体的には、オブジェクトの識別性を改善するために、クラス埋め込みを地域コンテキストで洗練するRegional-Aware Integrationを紹介する。 さらに,感性のあるテキスト埋め込みをリモートセンシングのグローバルコンテキストに拡張し,より適応的で表現力豊かな言語潜在空間を創出するグローバルコンテキスト適応を提案する。 我々は多様なデータセットにわたるOVリモートセンシングインスタンスセグメンテーションのための新しいベンチマークを構築した。 実験の結果,提案手法は大規模かつ実世界の地理空間解析のための堅牢なソリューションであるSOTA性能を実現する。 私たちのコードはhttps://github.com/HuangShiqi128/SCOREで公開されています。

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