論文の概要: Hull First, Wake Second: Wake-Reliance Suppression for Robust Maritime Vessel Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.26665v1
• Date: Thu, 27 Aug 2026 06:19:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-28 16:30:58.257375
• Title: Hull First, Wake Second: Wake-Reliance Suppression for Robust Maritime Vessel Detection
• Title（参考訳）: 第一に、第二にWake-Reliance Spress for Robust Maritime Vessel Detection
• Abstract要約: 海中の容器探知機は、船体が小さく、コントラストが低く、ぼやけている場面に直面することが多い。 これは覚醒信頼性の問題を引き起こし、検知器は弱い覚醒を伴う遅いまたは静止した容器を見逃したり、覚醒のような水塊に偽陽性を発生させる。 本稿では, 船体ファーストウェイク秒フレームワークであるHullWakeを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.106519201833916
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Maritime vessel detectors often face scenes where hulls are small, low-contrast, or blurred, while wakes are longer and easier to detect. This creates a wake-reliance problem: detectors may miss slow or stationary vessels with weak wakes, or produce false positives on wake-like water clutter. We propose HullWake, a hull-first wake-second framework for robust maritime vessel detection. HullWake separates proposal-centered hull evidence from directional wake context, extracts wake cues with bidirectional proposal-anchored corridors, and suppresses wake-dominant predictions through wake response supervision, wake-attenuated consistency, wake-only confidence suppression, and hull--wake decorrelation. We also introduce a wake-oriented evaluation protocol covering weak/no-wake vessels, wake-like hard negatives, worst-group AP, and confidence drop after wake attenuation. Experiments are conducted on Curated-Wake, a wake-oriented maritime dataset of about 10,000 images curated from Ships/Vessels in Aerial Images, the SMD benchmark, and SeaDronesSee, with newly added detection- and segmentation-level wake annotations. Compared with box-only detectors and mask-supervised segmentation baselines, HullWake improves overall AP, weak/no-wake robustness, wake-like false positives, worst-group AP, and confidence stability after wake attenuation.
• Abstract（参考訳）: 海中の容器探知機は、船体が小さく、コントラストが低く、ぼやけている場面に直面することが多い。 これは覚醒信頼性の問題を引き起こし、検知器は弱い覚醒を伴う遅いまたは静止した容器を見逃したり、覚醒のような水塊に偽陽性を発生させる。 本稿では, 船体ファーストウェイク秒フレームワークであるHullWakeを提案する。 HullWakeは、提案中心の船体証拠を方向のウェイクコンテキストから分離し、双方向のプロポーザルアンコレートされた廊下でウェイクキューを抽出し、ウェイクレスポンスの監督、ウェイクアテンデント一貫性、ウェイクオンリーの信頼性抑制、シークアップのデコレーションを通じてウェイク優位な予測を抑える。 また,弱/無覚の船体,覚醒様強陰性,最悪の群AP,覚醒減衰後の信頼低下を対象とする覚醒指向評価プロトコルも導入した。 Curated-Wakeは、Aerial Images、SMDベンチマーク、SeaDronesSeeのShips/Vesselsからキュレートされた約1万イメージのウェイク指向の海事データセットで、新たに検出レベルとセグメンテーションレベルのウェイクアノテーションが追加されている。 箱専用の検出器やマスクによるセグメンテーションベースラインと比較すると、HullWakeは全体的なAP、弱い/起こらない堅牢性、覚醒のような偽陽性、最悪のグループAP、覚醒の減衰後の信頼性を改善している。

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