論文の概要: Toward Stable Semi-Supervised Remote Sensing Segmentation via Co-Guidance and Co-Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23035v1
• Date: Sun, 28 Dec 2025 18:24:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.334179
• Title: Toward Stable Semi-Supervised Remote Sensing Segmentation via Co-Guidance and Co-Fusion
• Title（参考訳）: Co-GuidanceとCo-Fusionによる安定半スーパービジョンリモートセンシングセグメンテーションに向けて
• Authors: Yi Zhou, Xuechao Zou, Shun Zhang, Kai Li, Shiying Wang, Jingming Chen, Congyan Lang, Tengfei Cao, Pin Tao, Yuanchun Shi,
• Abstract要約: Co2Sは半教師付きRSセグメンテーションフレームワークで、ビジョン言語モデルと自己教師型モデルとを融合する。 テキスト埋め込みと学習可能なクエリを利用した,明示的でシンプルなセマンティックコガイダンス機構が導入された。 6つの一般的なデータセットに対する実験は,提案手法の優位性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.189038928192648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised remote sensing (RS) image semantic segmentation offers a promising solution to alleviate the burden of exhaustive annotation, yet it fundamentally struggles with pseudo-label drift, a phenomenon where confirmation bias leads to the accumulation of errors during training. In this work, we propose Co2S, a stable semi-supervised RS segmentation framework that synergistically fuses priors from vision-language models and self-supervised models. Specifically, we construct a heterogeneous dual-student architecture comprising two distinct ViT-based vision foundation models initialized with pretrained CLIP and DINOv3 to mitigate error accumulation and pseudo-label drift. To effectively incorporate these distinct priors, an explicit-implicit semantic co-guidance mechanism is introduced that utilizes text embeddings and learnable queries to provide explicit and implicit class-level guidance, respectively, thereby jointly enhancing semantic consistency. Furthermore, a global-local feature collaborative fusion strategy is developed to effectively fuse the global contextual information captured by CLIP with the local details produced by DINOv3, enabling the model to generate highly precise segmentation results. Extensive experiments on six popular datasets demonstrate the superiority of the proposed method, which consistently achieves leading performance across various partition protocols and diverse scenarios. Project page is available at https://xavierjiezou.github.io/Co2S/.
• Abstract（参考訳）: 半教師付きリモートセンシング(RS)画像セマンティックセグメンテーションは、徹底的なアノテーションの負担を軽減するための有望な解決策を提供するが、基本的には擬似ラベルドリフトに苦しむ。 本研究では,視覚言語モデルと自己教師型モデルとを相乗的に融合する,安定した半教師付きRSセグメンテーションフレームワークであるCo2Sを提案する。 具体的には、事前訓練されたCLIPとDINOv3を初期化した2つの異なるViTベース視覚基盤モデルからなる異種二重学習アーキテクチャを構築し、エラー蓄積と擬似ラベルドリフトを緩和する。 テキスト埋め込みと学習可能なクエリを用いて、明示的および暗黙的なクラスレベルのガイダンスをそれぞれ提供し、セマンティック一貫性を協調的に強化する。 さらに、CLIPが取得したグローバルコンテキスト情報をDINOv3のローカル詳細と効果的に融合させ、高精度なセグメンテーション結果を生成するグローバルローカル機能融合戦略を開発した。 6つの一般的なデータセットに対する大規模な実験は、様々なパーティションプロトコルと多様なシナリオをまたいだパフォーマンスを一貫して達成する提案手法の優位性を実証している。 プロジェクトページはhttps://xavierjiezou.github.io/Co2S/で公開されている。

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