論文の概要: On the Status of Foundation Models for SAR Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21722v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 00:46:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.093845
• Title: On the Status of Foundation Models for SAR Imagery
• Title（参考訳）: SAR画像の基礎モデルの現状
• Authors: Nathan Inkawhich,
• Abstract要約: 本稿では,SAR(Synthetic Aperture Radar)オブジェクト認識タスクにおける基礎的AI/MLモデルの実現可能性について検討する。 我々は、SARデータを用いた公開SSLモデルのセルフスーパービジョン微調整が実現可能であることを示す。 実験では、下流のタスク適応レシピで異なるバックボーンを使用することによるパフォーマンスのトレードオフをさらに分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.480790915352255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work we investigate the viability of foundational AI/ML models for Synthetic Aperture Radar (SAR) object recognition tasks. We are inspired by the tremendous progress being made in the wider community, particularly in the natural image domain where frontier labs are training huge models on web-scale datasets with unprecedented computing budgets. It has become clear that these models, often trained with Self-Supervised Learning (SSL), will transform how we develop AI/ML solutions for object recognition tasks - they can be adapted downstream with very limited labeled data, they are more robust to many forms of distribution shift, and their features are highly transferable out-of-the-box. For these reasons and more, we are motivated to apply this technology to the SAR domain. In our experiments we first run tests with today's most powerful visual foundational models, including DINOv2, DINOv3 and PE-Core and observe their shortcomings at extracting semantically-interesting discriminative SAR target features when used off-the-shelf. We then show that Self-Supervised finetuning of publicly available SSL models with SAR data is a viable path forward by training several AFRL-DINOv2s and setting a new state-of-the-art for SAR foundation models, significantly outperforming today's best SAR-domain model SARATR-X. Our experiments further analyze the performance trade-off of using different backbones with different downstream task-adaptation recipes, and we monitor each model's ability to overcome challenges within the downstream environments (e.g., extended operating conditions and low amounts of labeled data). We hope this work will inform and inspire future SAR foundation model builders, because despite our positive results, we still have a long way to go.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,SAR(Synthetic Aperture Radar)オブジェクト認識タスクにおける基礎的AI/MLモデルの実現可能性について検討する。 私たちは、特にフロンティア研究所が、前例のない計算予算を持つWebスケールデータセットで巨大なモデルをトレーニングしている、自然画像領域において、コミュニティの急速な進歩にインスピレーションを受けています。 これらのモデルは、しばしばSSL(Self-Supervised Learning)でトレーニングされているが、オブジェクト認識タスクのためのAI/MLソリューションの開発方法を変えることになる。 これらの理由以上の理由から、私たちはこの技術をSARドメインに適用する動機があります。 我々の実験では、DINOv2、DINOv3、PE-Coreを含む今日の最も強力な視覚基盤モデルでテストを実行し、セマンティックに興味深い差別的SARターゲット機能をオフザシェルフで使用する際の問題点を観察しました。 次に、現在最高のSARドメインモデルであるSARATR-Xを著しく上回る、いくつかのAFRL-DINOv2をトレーニングし、新たな最先端のSARファンデーションモデルを設定することで、SARデータを用いた公開SSLモデルのセルフスーパービジョン微調整が実現可能であることを示す。 実験では、下流のタスク適応レシピが異なる異なるバックボーンを使用することによるパフォーマンス上のトレードオフをさらに分析し、下流環境(例えば、拡張された操作条件やラベル付きデータの少ない量)における課題を克服する各モデルの能力をモニタリングする。 私たちの肯定的な結果にもかかわらず、まだ長い道のりがあるので、この作業が将来のSARファウンデーションモデル構築者に通知し、インスピレーションを与えることを期待しています。

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