論文の概要: Lean Learning Beyond Clouds: Efficient Discrepancy-Conditioned Optical-SAR Fusion for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20811v1
• Date: Sat, 21 Mar 2026 13:14:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.098096
• Title: Lean Learning Beyond Clouds: Efficient Discrepancy-Conditioned Optical-SAR Fusion for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: クラウドを越えたリーン学習: セマンティックセグメンテーションのための効率的な離散性に基づく光-SAR融合
• Abstract要約: 本稿では,効率指向・離散性を考慮した光-SARセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークであるEDCを提案する。 EDCはmIoUを0.56%、M3M-CRとWHU-OPT-SARで0.88%改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.501346227659866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cloud occlusion severely degrades the semantic integrity of optical remote sensing imagery. While incorporating Synthetic Aperture Radar (SAR) provides complementary observations, achieving efficient global modeling and reliable cross-modal fusion under cloud interference remains challenging. Existing methods rely on dense global attention to capture long-range dependencies, yet such aggregation indiscriminately propagates cloud-induced noise. Improving robustness typically entails enlarging model capacity, which further increases computational overhead. Given the large-scale and high-resolution nature of remote sensing applications, such computational demands hinder practical deployment, leading to an efficiency-reliability trade-off. To address this dilemma, we propose EDC, an efficiency-oriented and discrepancy-conditioned optical-SAR semantic segmentation framework. A tri-stream encoder with Carrier Tokens enables compact global context modeling with reduced complexity. To prevent noise contamination, we introduce a Discrepancy-Conditioned Hybrid Fusion (DCHF) mechanism that selectively suppresses unreliable regions during global aggregation. In addition, an auxiliary cloud removal branch with teacher-guided distillation enhances semantic consistency under occlusion. Extensive experiments demonstrate that EDC achieves superior accuracy and efficiency, improving mIoU by 0.56\% and 0.88\% on M3M-CR and WHU-OPT-SAR, respectively, while reducing the number of parameters by 46.7\% and accelerating inference by 1.98$\times$. Our implementation is available at https://github.com/mengcx0209/EDC.
• Abstract（参考訳）: 雲の閉塞は、光学リモートセンシング画像のセマンティックな整合性を著しく低下させる。 SAR(Synthetic Aperture Radar)を組み込むことは相補的な観察を提供するが、効率的なグローバルモデリングとクラウド干渉下での信頼性の高いクロスモーダル融合を実現することは依然として困難である。 既存の手法は、長距離依存を捉えるために、密集したグローバルな注意を頼りにしているが、そのような集約は、雲が引き起こすノイズを無差別に伝播させる。 堅牢性の改善は、通常、モデルのキャパシティを増大させ、計算オーバーヘッドをさらに増大させる。 リモートセンシングアプリケーションの大規模かつ高解像度な性質を考えると、そのような計算要求は実用化を妨げ、効率と信頼性のトレードオフをもたらす。 このジレンマに対処するために,効率指向型光-SARセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークであるEDCを提案する。 Carrier Tokensを用いたトリストリームエンコーダは、複雑さを低減したコンパクトなグローバルコンテキストモデリングを可能にする。 ノイズ汚染を防止するため,グローバルアグリゲーション中において,信頼できない領域を選択的に抑制するDCHF(Disdisrepancy-Conditioned Hybrid Fusion)機構を導入する。 さらに,教師誘導蒸留による補助雲除去枝は,閉鎖下での意味的一貫性を高める。 大規模な実験では、mIoU は M3M-CR と WHU-OPT-SAR でそれぞれ 0.56\% と 0.88\% 向上し、パラメータの数を 46.7\% 、推論を 1.98$\times$ に減らした。 私たちの実装はhttps://github.com/mengcx0209/EDCで公開されています。

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