論文の概要: Component-Aware Structure-Preserving Style Transfer for Satellite Visual Sim2Real Data Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19624v2
• Date: Wed, 20 May 2026 08:44:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 14:55:44.402671
• Title: Component-Aware Structure-Preserving Style Transfer for Satellite Visual Sim2Real Data Construction
• Title（参考訳）: 衛星ビジュアルSim2リアルデータ構築のためのコンポーネント対応構造保存スタイル転送
• Abstract要約: 本稿では,衛星画像合成-実データ構築のための構造保存型転送フレームワークを提案する。 FIDは54.32、KIDは0.048である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.240627719297504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For camera-based satellite visual sensing, Sim2Real data construction requires images that approach real-domain sensor appearance while retaining the annotations inherited from simulation. Real sensor images of satellite targets with reliable pose labels and component-level masks are difficult to acquire at scale, whereas synthetic rendering provides exact geometric annotations but suffers from a visible appearance gap. This paper presents a component-aware structure-preserving style transfer framework for satellite visual synthetic-to-real data construction. The method builds weakly paired real--synthetic samples from calibrated real acquisition, ArUco-based camera-pose measurement, CAD rendering, and component masks. It then extracts part-wise real-domain style codes from unlabeled real images and injects them into corresponding synthetic satellite regions through mask-aligned modulation. To keep the generated images usable for downstream sensor-data supervision, adversarial training is combined with local contrastive consistency, self-regularization, and edge-preserving constraints. Experiments are conducted on 5,000 rendered satellite images and 100 real images captured in a calibrated setup. The real images provide target-domain appearance references and final evaluation images, while the downstream GDRNet pose estimator is trained only on synthetic or translated synthetic images. Compared with representative image-translation baselines, the proposed method achieves the lowest image distribution discrepancy, with an FID of 54.32 and a KID of 0.048. When the translated data are used to train GDRNet in this target-domain adaptation setting, the ADD pass rate improves to 0.260 and the AUC improves to 0.611. These results indicate that component-level appearance transfer can improve annotation-preserving satellite visual Sim2Real data generation in the considered calibrated setup.
• Abstract（参考訳）: カメラベースの衛星画像センシングでは、Sim2Realのデータ構築には、シミュレーションから継承されたアノテーションを保持しながら、実際のドメインのセンサーの外観に近づくイメージが必要である。 信頼性の高いポーズラベルとコンポーネントレベルのマスクを持つ衛星の実際のセンサ画像は、大規模な取得が困難であるのに対して、合成レンダリングは正確な幾何学的アノテーションを提供するが、外観のギャップに悩まされている。 本稿では,衛星画像合成-実データ構築のためのコンポーネント対応構造保存型転送フレームワークを提案する。 この手法は、校正された実検定、ArUcoベースのカメラ位置測定、CADレンダリング、コンポーネントマスクから弱対の実合成サンプルを構築する。 その後、ラベルのない実画像から部分的な実領域スタイルのコードを抽出し、マスク整列変調により対応する合成衛星領域に注入する。 下流のセンサデータ監視のために生成された画像を維持するために、対向訓練は、局所的なコントラスト整合、自己規則化、エッジ保存制約と組み合わせられる。 5000枚の衛星画像と100枚の実像を校正した装置で撮影する実験が行われた。 実際の画像は、ターゲットドメインの外観参照と最終評価画像を提供し、下流のGDRNetポーズ推定器は、合成または翻訳された合成画像のみに基づいて訓練される。 FIDは54.32であり,KIDは0.048である。 このターゲットドメイン適応設定でGDRNetのトレーニングに変換データを使用すると、ADDパスレートは0.260に改善され、AUCは0.611に改善される。 これらの結果から, コンポーネントレベルの外観変換により, アノテーションを保存した衛星画像Sim2Realデータ生成が, キャリブレーションにより向上することが示唆された。

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