論文の概要: LSFDNet: A Single-Stage Fusion and Detection Network for Ships Using SWIR and LWIR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20574v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 07:13:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.960912
• Title: LSFDNet: A Single-Stage Fusion and Detection Network for Ships Using SWIR and LWIR
• Title（参考訳）: LSFDNet:SWIRとLWIRを用いた船舶用単段核融合検出ネットワーク
• Authors: Yanyin Guo, Runxuan An, Junwei Li, Zhiyuan Zhang,
• Abstract要約: 船舶検出には短波赤外(SWIR)と長波赤外(LWIR)が使用される。 LSFDNetと呼ばれる新しい単一ステージ画像融合検出アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは画像融合とオブジェクト検出サブタスクネットワーク間の特徴的相互作用を利用する。 2つのデータセット上での単段核融合検出アルゴリズムの優位性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.16208006025223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional ship detection methods primarily rely on single-modal approaches, such as visible or infrared images, which limit their application in complex scenarios involving varying lighting conditions and heavy fog. To address this issue, we explore the advantages of short-wave infrared (SWIR) and long-wave infrared (LWIR) in ship detection and propose a novel single-stage image fusion detection algorithm called LSFDNet. This algorithm leverages feature interaction between the image fusion and object detection subtask networks, achieving remarkable detection performance and generating visually impressive fused images. To further improve the saliency of objects in the fused images and improve the performance of the downstream detection task, we introduce the Multi-Level Cross-Fusion (MLCF) module. This module combines object-sensitive fused features from the detection task and aggregates features across multiple modalities, scales, and tasks to obtain more semantically rich fused features. Moreover, we utilize the position prior from the detection task in the Object Enhancement (OE) loss function, further increasing the retention of object semantics in the fused images. The detection task also utilizes preliminary fused features from the fusion task to complement SWIR and LWIR features, thereby enhancing detection performance. Additionally, we have established a Nearshore Ship Long-Short Wave Registration (NSLSR) dataset to train effective SWIR and LWIR image fusion and detection networks, bridging a gap in this field. We validated the superiority of our proposed single-stage fusion detection algorithm on two datasets. The source code and dataset are available at https://github.com/Yanyin-Guo/LSFDNet
• Abstract（参考訳）: 従来の船舶検出法は主に、可視画像や赤外線画像のような単一モードのアプローチに依存しており、様々な照明条件や重い霧を含む複雑なシナリオにおける適用を制限する。 そこで本研究では,船体検出における短波赤外(SWIR)と長波赤外(LWIR)の利点について検討し,LSFDNetと呼ばれる単一段画像融合検出アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは画像融合とオブジェクト検出サブタスクネットワーク間の特徴的相互作用を利用して、目覚ましい検出性能を実現し、視覚的に印象的な融合画像を生成する。 融合画像におけるオブジェクトの健全性をさらに向上し、下流検出タスクの性能を向上させるために、マルチレベルクロスフュージョン(MLCF)モジュールを導入する。 このモジュールは、検出タスクからオブジェクトセンシティブなフューズド機能を組み合わせて、複数のモーダル、スケール、タスクを集約し、より意味的にリッチなフューズド機能を得る。 さらに、オブジェクト強調(OE)損失関数における検出タスクから先行する位置を利用して、融合画像におけるオブジェクトの意味の保持をさらに高める。 検出タスクはまた、融合タスクからの予備的な融合特徴を利用してSWIRとLWIRの特徴を補完し、検出性能を向上する。 さらに、SWIRおよびLWIR画像融合および検出ネットワークを効果的に訓練し、この分野のギャップを埋めるため、NSLSR(Nearshore Ship Long-Short Wave Registration)データセットを構築した。 2つのデータセット上での単段核融合検出アルゴリズムの優位性を検証した。 ソースコードとデータセットはhttps://github.com/Yanyin-Guo/LSFDNetで公開されている。

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