Fugu-MT 論文翻訳(概要): HCCM: Hierarchical Cross-Granularity Contrastive and Matching Learning for Natural Language-Guided Drones

論文の概要: HCCM: Hierarchical Cross-Granularity Contrastive and Matching Learning for Natural Language-Guided Drones

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21539v1
Date: Fri, 29 Aug 2025 11:50:24 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-01 19:45:11.024619
Title: HCCM: Hierarchical Cross-Granularity Contrastive and Matching Learning for Natural Language-Guided Drones
Title（参考訳）: HCCM:自然言語誘導ドローンの階層的クロスグラニュラリティコントラストとマッチング学習
Authors: Hao Ruan, Jinliang Lin, Yingxin Lai, Zhiming Luo, Shaozi Li,
Abstract要約: 自然言語誘導ドローン(NLGD)は、ターゲットマッチングやナビゲーションといったタスクに新しいパラダイムを提供する。ドローンシナリオにおける広い視野と複雑な構成意味論は、視覚言語理解の課題を提起する。階層的クロスグラニュラリティコントラストとマッチング学習フレームワークを2つのコンポーネントで提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.663691563826095
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Natural Language-Guided Drones (NLGD) provide a novel paradigm for tasks such as target matching and navigation. However, the wide field of view and complex compositional semantics in drone scenarios pose challenges for vision-language understanding. Mainstream Vision-Language Models (VLMs) emphasize global alignment while lacking fine-grained semantics, and existing hierarchical methods depend on precise entity partitioning and strict containment, limiting effectiveness in dynamic environments. To address this, we propose the Hierarchical Cross-Granularity Contrastive and Matching learning (HCCM) framework with two components: (1) Region-Global Image-Text Contrastive Learning (RG-ITC), which avoids precise scene partitioning and captures hierarchical local-to-global semantics by contrasting local visual regions with global text and vice versa; (2) Region-Global Image-Text Matching (RG-ITM), which dispenses with rigid constraints and instead evaluates local semantic consistency within global cross-modal representations, enhancing compositional reasoning. Moreover, drone text descriptions are often incomplete or ambiguous, destabilizing alignment. HCCM introduces a Momentum Contrast and Distillation (MCD) mechanism to improve robustness. Experiments on GeoText-1652 show HCCM achieves state-of-the-art Recall@1 of 28.8% (image retrieval) and 14.7% (text retrieval). On the unseen ERA dataset, HCCM demonstrates strong zero-shot generalization with 39.93% mean recall (mR), outperforming fine-tuned baselines.
Abstract（参考訳）: 自然言語誘導ドローン(NLGD)は、ターゲットマッチングやナビゲーションといったタスクに新しいパラダイムを提供する。しかし、ドローンシナリオにおける広い視野と複雑な構成意味論は、視覚言語理解の課題を提起する。メインストリーム・ビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)は、細粒度のセマンティクスを欠きながらグローバルなアライメントを強調し、既存の階層的手法は正確なエンティティ分割と厳密な封じ込めに依存し、動的環境における有効性を制限している。そこで本研究では, 局所的視覚領域をグローバルテキストと対比することにより, 階層的局所的意味論を捕捉するRG-ITC (Regional-Global Image-Text Contrastive Learning) と, 厳密な制約を伴わず, グローバルなクロスモーダル表現における局所的意味論的整合性を評価するRG-ITM (Reg-Global Image-Text Matching) の2つのコンポーネントを用いた階層的クロスグラニュラリティ・コントラストラーニング(HCCM) フレームワークを提案する。さらに、ドローンのテキスト記述は、しばしば不完全または曖昧で不安定なアライメントである。 HCCMは、ロバスト性を改善するために、Momentum Contrast and Distillation (MCD) 機構を導入している。 GeoText-1652の実験では、HCCMは28.8%(画像検索)と14.7%(テキスト検索)の最先端のRecall@1を達成した。見えないERAデータセットでは、HCCMは39.93%の平均リコール(mR)で強いゼロショットの一般化を示し、微調整のベースラインよりも優れている。

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