論文の概要: Adapting Vehicle Detectors for Aerial Imagery to Unseen Domains with Weak Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20976v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 16:38:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.210172
• Title: Adapting Vehicle Detectors for Aerial Imagery to Unseen Domains with Weak Supervision
• Title（参考訳）: 航空画像用車両検出器の弱監視領域への適応
• Authors: Xiao Fang, Minhyek Jeon, Zheyang Qin, Stanislav Panev, Celso de Melo, Shuowen Hu, Shayok Chakraborty, Fernando De la Torre,
• Abstract要約: 本稿では,高品質な空中画像とそのラベルを生成AIで合成する手法を提案する。 私たちの重要な貢献は、多段階のマルチモーダルな知識伝達フレームワークの開発です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.87579355047397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting vehicles in aerial imagery is a critical task with applications in traffic monitoring, urban planning, and defense intelligence. Deep learning methods have provided state-of-the-art (SOTA) results for this application. However, a significant challenge arises when models trained on data from one geographic region fail to generalize effectively to other areas. Variability in factors such as environmental conditions, urban layouts, road networks, vehicle types, and image acquisition parameters (e.g., resolution, lighting, and angle) leads to domain shifts that degrade model performance. This paper proposes a novel method that uses generative AI to synthesize high-quality aerial images and their labels, improving detector training through data augmentation. Our key contribution is the development of a multi-stage, multi-modal knowledge transfer framework utilizing fine-tuned latent diffusion models (LDMs) to mitigate the distribution gap between the source and target environments. Extensive experiments across diverse aerial imagery domains show consistent performance improvements in AP50 over supervised learning on source domain data, weakly supervised adaptation methods, unsupervised domain adaptation methods, and open-set object detectors by 4-23%, 6-10%, 7-40%, and more than 50%, respectively. Furthermore, we introduce two newly annotated aerial datasets from New Zealand and Utah to support further research in this field. Project page is available at: https://humansensinglab.github.io/AGenDA
• Abstract（参考訳）: 航空画像における車両の検出は、交通監視、都市計画、防衛情報などの分野で重要な課題である。 ディープラーニング手法は、このアプリケーションに最先端(SOTA)結果を提供する。 しかし、ある地理的領域のデータに基づいて訓練されたモデルが、他の領域に効果的に一般化できない場合、大きな課題が生じる。 環境条件、都市レイアウト、道路ネットワーク、車両タイプ、画像取得パラメータ(解像度、照明、角度など)などの要因の変動は、モデルの性能を低下させるドメインシフトをもたらす。 本稿では、生成AIを用いて高品質な空中画像とそのラベルを合成し、データ拡張による検出器訓練を改善する手法を提案する。 我々の重要な貢献は、微調整潜在拡散モデル(LDM)を利用して、ソースとターゲット環境間の分散ギャップを軽減する多段階多モード知識伝達フレームワークの開発である。 多様な航空画像領域にわたる大規模な実験は、ソースドメインデータの教師付き学習、弱教師付き適応法、教師なしドメイン適応法、オープンセットオブジェクト検出器をそれぞれ4-23%、6-10%、7-40%、7-40%、50%以上の性能改善を示す。 さらに,ニュージーランドとユタ州から新たに2つのアノテートされた航空データセットを導入し,この分野のさらなる研究を支援する。 プロジェクトページは、https://humansensinglab.github.io/AGenDAで公開されている。

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