論文の概要: Robust Remote Sensing Image-Text Retrieval with Noisy Correspondence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28134v1
• Date: Mon, 30 Mar 2026 07:55:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.288193
• Title: Robust Remote Sensing Image-Text Retrieval with Noisy Correspondence
• Title（参考訳）: 雑音対応型ロバストリモートセンシング画像検索
• Authors: Qiya Song, Yiqiang Xie, Yuan Sun, Renwei Dian, Xudong Kang,
• Abstract要約: 本稿では、人間の認知学習パターンを模倣する自己評価学習戦略を設計する、新しいロバストリモートセンシング画像-テキスト検索(RRSITR)パラダイムを提案する。 3つの人気のあるベンチマークデータセットの実験により、提案されたRRSITRは最先端の手法よりも大幅に優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.863417464867776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a pivotal task that bridges remote visual and linguistic understanding, Remote Sensing Image-Text Retrieval (RSITR) has attracted considerable research interest in recent years. However, almost all RSITR methods implicitly assume that image-text pairs are matched perfectly. In practice, acquiring a large set of well-aligned data pairs is often prohibitively expensive or even infeasible. In addition, we also notice that the remote sensing datasets (e.g., RSITMD) truly contain some inaccurate or mismatched image text descriptions. Based on the above observations, we reveal an important but untouched problem in RSITR, i.e., Noisy Correspondence (NC). To overcome these challenges, we propose a novel Robust Remote Sensing Image-Text Retrieval (RRSITR) paradigm that designs a self-paced learning strategy to mimic human cognitive learning patterns, thereby learning from easy to hard from multi-modal data with NC. Specifically, we first divide all training sample pairs into three categories based on the loss magnitude of each pair, i.e., clean sample pairs, ambiguous sample pairs, and noisy sample pairs. Then, we respectively estimate the reliability of each training pair by assigning a weight to each pair based on the values of the loss. Further, we respectively design a new multi-modal self-paced function to dynamically regulate the training sequence and weights of the samples, thus establishing a progressive learning process. Finally, for noisy sample pairs, we present a robust triplet loss to dynamically adjust the soft margin based on semantic similarity, thereby enhancing the robustness against noise. Extensive experiments on three popular benchmark datasets demonstrate that the proposed RRSITR significantly outperforms the state-of-the-art methods, especially in high noise rates. The code is available at: https://github.com/MSFLabX/RRSITR
• Abstract（参考訳）: 遠隔の視覚的・言語的理解を橋渡しする重要なタスクとして、リモートセンシング画像-テキスト検索(RSITR)は近年、かなりの研究関心を集めている。 しかしながら、ほとんどのRSITRメソッドは、画像とテキストのペアが完全に一致していると暗黙的に仮定している。 実際には、十分な整合性のあるデータペアの大規模な取得は、しばしば違法にコストがかからないか、あるいは不可能である。 さらに、リモートセンシングデータセット(例:RSITMD)には、不正確な画像のテキスト記述がいくつか含まれていることにも気付きました。 以上の結果から,RSITRにおける重要な問題,すなわちノイズ対応(NC)が明らかになった。 これらの課題を克服するために,人間の認知学習パターンを模倣する自己評価学習戦略を設計し,NCを用いたマルチモーダルデータから容易に学習できるRobust Remote Sensing Image-Text Retrieval(RRSITR)パラダイムを提案する。 具体的には、まず、各ペアの損失の大きさ、すなわちクリーンなサンプルペア、あいまいなサンプルペア、ノイズの多いサンプルペアに基づいて、すべてのトレーニングサンプルペアを3つのカテゴリに分割する。 そして,損失の値に基づいて各ペアに重みを割り当てることで,各トレーニングペアの信頼性を推定する。 さらに,サンプルのトレーニングシーケンスと重みを動的に制御するマルチモーダル・セルフペースト関数を設計し,プログレッシブ・ラーニング・プロセスを確立する。 最後に,雑音のあるサンプル対に対して,意味的類似性に基づいてソフトマージンを動的に調整する頑健な三重項損失を提示し,ノイズに対する頑健性を高める。 3つの一般的なベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、提案されたRRSITRは最先端の手法、特に高雑音速度において著しく優れていた。 コードは、https://github.com/MSFLabX/RRSITRで入手できる。

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