Minería de Etiquetas Blandas Pseudoinstancia de Alta Calidad para Detección de Objetos Débilmente Supervisada en Imágenes de Teledetección

La detección de objetos débilmente supervisada en imágenes de teledetección (RSI) sigue siendo un desafío debido a la falta de etiquetas a nivel de instancia, y muchos de los métodos existentes tienen dos problemas. En primer lugar, la mayoría de los métodos existentes suelen extraer instancias de la verdad de terreno pseudo (PGT) basándose únicamente en las puntuaciones de clase de propuestas (PCS). En realidad, la fiabilidad de las PCS no es suficiente debido a la imagen en vista de pájaro y el fondo caótico a gran escala de las RSI, y las instancias con alta PCS tienden a cubrir la región discriminativa en lugar de todo el objeto. En segundo lugar, los métodos existentes asignan una etiqueta one-hot a cada instancia, y la etiqueta de la instancia PGT se copia a sus instancias vecinas, lo que induce el problema de mala clasificación hasta cierto punto. En realidad, la probabilidad de que las instancias vecinas contengan el objeto con la misma categoría es menor que la de la instancia PGT. Para el primer problema, se propone la puntuación de calidad de propuesta (PQS) para extraer instancias PGT de alta calidad, que contiene PCS y la puntuación de proyección de doble contexto (DCPS). La DCPS se calcula mediante segmentación semántica y se emplea para medir la completitud que cada propuesta cubre un objeto. Para el segundo problema, se propone una estrategia de asignación de etiqueta blanda pseudo (PSLA) para asignar una etiqueta blanda más precisa para cada instancia, donde la etiqueta blanda se determina por la distancia espacial entre cada instancia y su instancia PGT más cercana. El estudio de ablación valida la efectividad de la PQS y la PSLA. Las comparaciones exhaustivas con otros métodos de WSOD en tres puntos de referencia populares muestran el excelente rendimiento de nuestro método.