論文の概要: RIS-LAD: A Benchmark and Model for Referring Low-Altitude Drone Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20920v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 15:21:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.181036
• Title: RIS-LAD: A Benchmark and Model for Referring Low-Altitude Drone Image Segmentation
• Title（参考訳）: RIS-LAD:低高度ドローン画像セグメンテーションのためのベンチマークとモデル
• Authors: Kai Ye, YingShi Luan, Zhudi Chen, Guangyue Meng, Pingyang Dai, Liujuan Cao,
• Abstract要約: Referring ImageHide (RIS)は、自然言語の記述に基づいて特定のオブジェクトを分割することを目的としている。 既存のデータセットとメソッドは、一般的に高高度および静的な画像のために設計されている。 RIS-LADは、低高度ドローン(LAD)のシナリオ用に調整された、最初のきめ細かいRISベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.203806360052567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Referring Image Segmentation (RIS), which aims to segment specific objects based on natural language descriptions, plays an essential role in vision-language understanding. Despite its progress in remote sensing applications, RIS in Low-Altitude Drone (LAD) scenarios remains underexplored. Existing datasets and methods are typically designed for high-altitude and static-view imagery. They struggle to handle the unique characteristics of LAD views, such as diverse viewpoints and high object density. To fill this gap, we present RIS-LAD, the first fine-grained RIS benchmark tailored for LAD scenarios. This dataset comprises 13,871 carefully annotated image-text-mask triplets collected from realistic drone footage, with a focus on small, cluttered, and multi-viewpoint scenes. It highlights new challenges absent in previous benchmarks, such as category drift caused by tiny objects and object drift under crowded same-class objects. To tackle these issues, we propose the Semantic-Aware Adaptive Reasoning Network (SAARN). Rather than uniformly injecting all linguistic features, SAARN decomposes and routes semantic information to different stages of the network. Specifically, the Category-Dominated Linguistic Enhancement (CDLE) aligns visual features with object categories during early encoding, while the Adaptive Reasoning Fusion Module (ARFM) dynamically selects semantic cues across scales to improve reasoning in complex scenes. The experimental evaluation reveals that RIS-LAD presents substantial challenges to state-of-the-art RIS algorithms, and also demonstrates the effectiveness of our proposed model in addressing these challenges. The dataset and code will be publicly released soon at: https://github.com/AHideoKuzeA/RIS-LAD/.
• Abstract（参考訳）: Referring Image Segmentation (RIS)は、自然言語の記述に基づいて特定のオブジェクトを分割することを目的としており、視覚言語理解において重要な役割を担っている。 リモートセンシングアプリケーションの進歩にもかかわらず、低高度ドローン(LAD)のシナリオでのRISはいまだ探索されていない。 既存のデータセットとメソッドは、一般的に高高度および静的な画像のために設計されている。 彼らは多様な視点や高い対象密度など、LADビューのユニークな特性を扱うのに苦労している。 このギャップを埋めるために、私たちはLADシナリオ用に調整された最初の詳細なRISベンチマークであるRIS-LADを提示する。 このデータセットは、現実的なドローン映像から収集された、注意深い注釈付き画像テキストマスク三つ子13,871枚で構成され、小さな、散らばった、多視点のシーンに焦点を当てている。 例えば、小さなオブジェクトによるカテゴリドリフトや、混み合った同クラスのオブジェクトによるオブジェクトドリフトなどだ。 これらの課題に対処するために,セマンティック・アウェア適応推論ネットワーク(SAARN)を提案する。 すべての言語的特徴を均一に注入するのではなく、SAARNは意味情報をネットワークの異なる段階に分解してルートする。 具体的には、カテゴリー指定言語拡張(CDLE)は、初期のエンコーディング中に視覚的特徴をオブジェクトカテゴリと整列させ、適応推論融合モジュール(ARFM)は、複雑なシーンにおける推論を改善するために、スケールにわたって動的にセマンティックキューを選択する。 実験により、RIS-LADは最先端のRISアルゴリズムに重大な課題を示し、これらの課題に対処するために提案したモデルの有効性を示す。 データセットとコードはまもなく公開され、https://github.com/AHideoKuzeA/RIS-LAD/.comで公開される。

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